一种基于时空图网络的流程企业多周期复合碳排放预测方法

本发明涉及碳排放预测技术领域，具体地说是一种基于时空图网络的流程企业多周期复合碳排放预测方法。包括以下步骤：S1、采集企业基础设施数据并进行拓扑关系建模；S2、构建碳排放时间序列数据集；S3、将企业基础设施图结构转化为邻接矩阵和特征矩阵；S4、搭建STGCN模型框架：由输入层、ST‑ConvBlock层、GCN‑Block层和输出层组成模型框架；S5、训练模型；S6、实时预测与迭代更新：获取实时的基础设施碳排放量，得到企业各基础设施碳排放预测量。同现有技术相比，充分考虑企业基础设施之间的时空关系，显著提高碳排放预测的精度，实现了对企业碳排放数据的实时监测，为企业提供更准确的碳排放分析和预测结果。