面向智能制造的施工过程碳排放预测方法

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面向智能制造的施工过程碳排放预测方法
申请号:CN202510302985
申请日期:2025-03-14
公开号:CN120542609A
公开日期:2025-08-26
类型:发明专利
摘要
本发明公开了面向智能制造的施工过程碳排放预测方法,涉及碳排放数据处理技术领域,包括采集碳排放数据、采用基于稀疏特征的自编码器进行特征降维、采用基于量子叠加态的神经网络作为特征提取模型,本发明对高维碳排放特征的降维与压缩,使用稀疏特征自编码器,通过稀疏正则化对施工数据进行非线性降维,减少特征冗余并增强对关键特征的捕捉能力。本发明针对复杂非线性碳排放数据建模,采用基于量子叠加态的神经网络模型,通过量子态叠加实现参数初始化的全局优化能力,增强模型在复杂非线性数据环境下的适应性。
技术关键词
排放预测方法 稀疏特征 拉普拉斯噪声 非线性 动态 量子态 能量耗散控制方法 冗余特征 编码器训练 数据 双曲正切函数 特征提取模型 节点数 降维特征 索引 正则化参数 神经网络模型 矩阵
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