一种基于机器学习算法融合的碳排放核算方法

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正文
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一种基于机器学习算法融合的碳排放核算方法
申请号:CN202411659842
申请日期:2024-11-20
公开号:CN119671023A
公开日期:2025-03-21
类型:发明专利
摘要
本发公开了一种基于机器学习算法融合的碳排放核算方法,包括:S1.构建基于模型的特征工程;S2.构建基于多类型回归算法的模型;S3.算法融合测算碳排量。该方法在变量筛选方面引入特征工程构建方法,以实现随测算主体变化而动态筛选有效变量;在算法优化方面加入多类型机器学习方法,通过算法融合的方式实现各算法对碳排放的综合测算,加大碳核算模型的应用范围,也保证了模型测算偏差的稳定性。
技术关键词
机器学习算法融合 核算方法 排放量 变量 Pearson相关系数 特征工程 回归算法 机器学习方法 交叉验证法 加权平均法 偏差 样本 学习器 数据 表达式 基础 冗余 因子 场景
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