摘要
本申请涉及碳排放监测技术领域,其具体地公开了一种铁路基础设施物化阶段碳排放监测方法及系统,其接收到由用户上传的物化阶段材料清单之后,采用基于深度学习的数据处理技术对该物化阶段材料清单中的材料数据进行分析,通过对各项材料数据进行上下文语义关联感知,实现对材料清单的异常诊断,进而在确认材料数据无误后,基于各个材料对应的单位质量碳排放量计算物化阶段碳排放总量值,并根据物化阶段碳排放总量值相对于期待值的偏移量进行相应的碳排放预警提示。本申请可以实现对铁路基础设施物化阶段碳排放的准确核算,有效避免由于数据不准确而导致的碳排放计算偏差,为铁路行业的低碳可持续发展提供有力支持。
技术关键词
编码向量
碳排放监测系统
碳排放监测方法
阶段
语义特征
拓扑特征
总量
铁路
动态
卷积神经网络模型
因子
矩阵
隐式特征
后台数据库
碳排放监测技术
统计特征
生成碳
系统为您推荐了相关专利信息
道路分割方法
编码器特征
卷积模块
空洞
残差模块
语句
多轮对话
语义特征提取
计算机可执行指令
上下文特征
通信量
拥塞控制方法
分布式模型
交换机
节点更新