摘要
本发明涉及碳储量技术领域,具体是涉及一种碳储量预测方法、装置、设备及介质。本发明首先对各个网格的特征值应用预测模型,预测模型基于各个网格的特征值学习各个网格之间的内在关联性的功能,并基于该关联性对每个网格的未来碳储量进行预测,得到该网格的碳储初始预测量,由于不同场景类型的网格会对其碳储量有不同的影响,因此本发明在得到初始预测量之后,再基于场景类型调整初始预测量,从而得到准确率较高的最终预测量。而且由于本发明考虑了各个网格之间的内在关联性,因此进一步提高了最终预测量的准确性。
技术关键词
储量预测方法
网格
特征值
卷积神经网络模型
自然场景
积层
优化场景
生态
可读存储介质
终端设备
处理器
措施
预测装置
程序
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