摘要
本发明提供了一种区域短期碳排放预测方法及相关设备,通过将采集目标区域的历史时序碳排放数据输入构建的SSA‑Transformer‑SVR模型,对SSA‑Transformer‑SVR模型进行训练,得到碳排放预测模型;将目标区域在当前时段的时序碳排放数据和当前状态下的碳排放影响数据输入碳排放预测模型进行预测,得到目标区域的短期碳排放量预测结果;SSA‑Transformer‑SVR模型包括用于筛选出碳排放影响因素的输入模块、优化后的Transformer模块、激活模块、特征融合模块、优化后的SVR模块、模型融合模块和输出模块;显著提高了短期碳排放量预测的准确性。
技术关键词
SVR模型
排放预测方法
SSA算法
输入模块
输出模块
依赖特征
输入端
数据
超参数
时序
可再生能源
非线性特征
排放量
输出端
归一化方法
可读存储介质
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
D触发器
efuse模块
锁存模块
反相器
输入端
灾害预测方法
指数
历史气象数据
灾害预测系统
训练集
评估模型训练方法
文本
图像训练样本
电子设备
模型训练装置
声纹验证系统
时域特征
采样率
音频输出单元
正则化策略