摘要
本发明涉及碳排放量计算技术领域,具体涉及一种高速公路建设期碳排放预测方法及装置。为准确预测碳排放,需获取待修路段局部地区的多种环境因素时序数据,预测未来环境时序数据,并分析各环境因素对施工的影响。为提高准确度,基于已修路段历史施工过程时序数据相似度,分析历史环境时序数据波动状态,确定施工影响因子。进一步分析历史与预测环境时序数据相似情况,结合施工影响因子,确定环境相似程度值。同时,分析历史施工方案与施工计划、地质参数的相似情况,确定施工相似值。结合两者筛选出相似参考路段,训练神经网络提高碳排放预测模型精度。最终,基于训练好的神经网络和预测环境时序数据,预测施工方案并计算碳排放量。
技术关键词
排放预测方法
时序
因子
工程材料
碳排放量计算技术
数据
DBSCAN聚类算法
ARIMA模型
路段
计划
训练神经网络
能源
植被面积
特征值
参数
预测装置
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