一种碳排放量预测方法及相关设备

本发明涉及了数据处理技术领域，具体涉及了一种碳排放量预测方法及相关设备。方法包括：通过客户端采集本地碳排放数据，利用分形映射优化的神经网络进行特征提取，结合误差修正极限学习机实现分类预测。采用联邦学习架构，由中心服务器聚合各客户端模型参数并分发更新后的模型，客户端基于更新模型独立完成预测。该方法在保护数据隐私的同时，通过分形映射增强特征表征能力，误差修正机制优化分类精度，联邦学习架构确保模型全局优化与本地数据特性的有效结合，为分布式场景下的碳排放预测提供高效解决方案。