一种碳排放预测及优化方法

本发明公开了一种碳排放预测及优化方法，该方法包括：获取包含历史碳排放数据、气象数据、经济指标、能源消耗数据、物联网传感器数据的多源异构数据，采用改进的时空特征提取算法构建三维特征矩阵；基于图神经网络GNN与长短时记忆网络LSTM的混合架构，结合注意力机制建立预测模型，通过自适应学习率优化算法训练；将预测结果输入改进的NSGA‑III算法，同时优化碳排放总量、经济成本、社会效益三个目标；通过强化学习RL建立反馈闭环，根据实时监测数据在线更新模型和策略。本发明集成了数据精确处理、动态预测、多目标优化和跨领域协同等多种先进技术，为碳排放管理提供了全面且有效的解决方案。