一种基于PCA-WOA-GPR神经网络模型的CO2排放量预测方法

本发明涉及CO2排放预测，尤其涉及一种基于PCA‑WOA‑GPR神经网络模型的CO2排放量预测方法。其包括S1：采集燃煤电厂中影响二氧化碳排放的影响因素数据，形成基础数据库；S2：通过相关性分析选择预测因子，对原始输入样本进行标准化，采用主成分分析法对预测因子数据进行特征提取，生成综合指标；S3：将S2中经过主成分分析后得到的综合影响因子输入WOA‑GPR网络模型；划分训练集和测试集，通过对训练集和测试集进行训练和测试得到相应的二氧化碳排放量。其减少了输入维数，降低了训练样本的相关性，具有更高的精度和更好的性能。