一种基于混合深度学习模型的高分辨率部门碳排放预测方法及系统

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一种基于混合深度学习模型的高分辨率部门碳排放预测方法及系统
申请号:CN202411704275
申请日期:2024-11-26
公开号:CN119578641A
公开日期:2025-03-07
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于混合深度学习模型的高分辨率部门碳排放预测方法及系统,包括:将碳排放数据分解成子序列,其中子序列包括低频子序列和高频子序列;构建低频预测模型和高频预测模型,通过所述低频预测模型和高频预测模型分别对低频子序列和高频子序列进行预测,获得低频预测结果和高频预测结果;融合所述低频预测结果和高频预测结果,获得最终的碳排放预测结果。本发明相较于以往的统计学习计量模型和基于环境影响的评估模型,具有更准确的效果。
技术关键词
混合深度学习模型 排放预测方法 序列 计算机程序指令 长短期记忆网络 计算机存储介质 多层感知机 搜索算法 注意力机制 预测系统 模块 数据 处理器 因子 电子设备 存储器
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