摘要
本发明属于但不限于碳排放核算技术领域,尤其涉及一种基于人工智能的生物质燃烧碳排放核算方法及系统,通过数据采集和预处理获取生物质燃烧过程的多维数据,利用统计分析和机器学习技术提取关键特征,构建适合的机器学习模型进行碳排放量的预测,并实时核算碳排放。同时,通过自适应学习和多模型集成方法优化核算过程,确保模型能够应对不同燃烧条件及复杂非线性关系。最后,对核算结果进行多维度分析和验证,通过动态反馈机制持续优化模型,并提供长期碳排放监控与趋势预测功能。
技术关键词
碳排放核算方法
动态反馈机制
皮尔逊相关系数
时间序列特征
卡尔曼滤波
信息数据处理终端
机器学习模型
神经网络架构
污染物排放量
机器学习方法
非线性
碳排放核算技术
生物质锅炉
机器学习算法
参数调优方法
变量
相关性分析方法
特征工程
系统为您推荐了相关专利信息
融合系统
数字孪生模型
GIS空间数据
分析模块
数据采集模块
STM32控制器
Buck电路
光敏传感器阵列
能量管理系统
卡尔曼滤波算法
辅助驾驶装置
北斗导航定位模块
信号处理模块
车道
障碍物
儿童自闭症
时间序列特征
多模态
分类器模型
三维卷积神经网络