一种基于多源异构数据对比学习的碳排放预测方法及系统

本发明公开了一种基于多源异构数据对比学习的碳排放预测方法及系统，涉及碳排放预测技术领域。该方法包括步骤：获取待预测的碳排放数据，并对碳排放数据进行预处理；利用特征选择方法提取碳排放数据的特征；利用碳排放预测模型对增强表示向量进行处理，其中，对增强表示向量进行时序数据学习和融合，得到综合表示向量和加权融合向量，利用综合表示向量和加权融合向量进行碳排放预测，并利用对比学习对综合表示向量进行计算，根据计算结果优化碳排放预测结果。本发明充分考虑碳排放的时序性和多源异构性，融合来自不同时间尺度的时序特征信息，并引入对比学习方法学习更有效的特征表示向量，从而提高碳排放预测的准确度。