摘要
本发明公开了一种快速预测商品混凝土在养护过程中二氧化碳排放量的方法,该方法结合了机器学习建模技术与混凝土生产工艺特征,基于混凝土所采用的不同养护方式(包括CO2内养护和外养护),分别构建对应的回归预测模型,能够实现对养护过程中二氧化碳排放量的快速、高精度估算,显著提升碳排放核算的效率与实时响应能力。本方法具有操作简便、计算成本低、适应性强、预测精度高等显著优势,可显著简化商品混凝土企业在不同养护工艺条件下的碳排放核算流程,实现快速、低成本、工程化的二氧化碳排放量预测,具有良好的实用性与推广价值。
技术关键词
二氧化碳排放量
商品混凝土
支持向量机回归
前馈神经网络
机器学习建模技术
支持向量回归模型
多项式
回归预测模型
纠正错误
神经网络模型
数据验证
表达式
预测系统
处理器通信
精度
参数
系统为您推荐了相关专利信息
前馈神经网络
特征重构方法
权重分配方法
多头注意力机制
Pearson相关系数
状态识别方法
人工智能模型
电化学特征
拉曼特征
生物传感器表面
智能配料方法
锑金精矿
数据驱动模型
前馈神经网络
挥发熔炼炉
激光雷达数据
去噪方法
支持向量机回归
滑动窗口
水面
信息编码器
多尺度特征融合
解码器
注意力机制
疲劳裂纹长度