基于帕塞瓦尔定理的数据形态感知损失的碳数据预测方法及系统

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基于帕塞瓦尔定理的数据形态感知损失的碳数据预测方法及系统
申请号:CN202411926682
申请日期:2024-12-25
公开号:CN119849692A
公开日期:2025-04-18
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于帕塞瓦尔定理的数据形态感知损失的碳数据预测方法及系统,属于碳数据预测领域,包括以下步骤:对原始TCCON站点数据进行预处理得到预处理后数据;对预处理后数据进行傅里叶变换及关键特征提取得到频域特征;构建大气碳数据预测模型,基于频域特征调整能量分布得到调整后的频域数据;基于调整后的频域数据和预处理后数据进行滞后偏移检测及调整优化得到调整后的滞后偏移参数;基于调整后的滞后偏移参数和调整后的频域数据构建联合损失函数;基于联合损失函数和预处理后数据对大气碳数据预测模型训练得到训练好的大气碳数据预测模型;将新的待预测大气碳数据输入训练好的大气碳数据预测模型得到大气碳数据的预测结果。
技术关键词
数据预测模型 联合损失函数 频域特征 数据预测方法 形态 模块 数据预测系统 站点 时间域 频率 参数 信号 机制
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