一种基于BERT语言碳排放预测方法

本发明涉及碳排放预测技术领域，公开了一种基于BERT语言碳排放预测方法，包括以下步骤：采用变分模态分解算法对原始碳排放序列进行分解，获得一系列模态分量和一个残余分量；利用经验模式分解对残余分量分解获得一系列模态分量和一个残余分量；整理碳排放影响因素，并采用BERT算法对外生特征文本数据进行处理获得外生特征；将VMD‑EMD算法处理后获得的多个子序列结合外生特征信息再进行归一化处理消除不同量纲造成的影响，建立LSTM模型实现碳排放预测；获得最终的碳排放预测量。通过采用上述预测方法，更准确地反映碳排放变化的趋势，降低了模型的预测难度，提高了预测的稳定性和准确性。