基于多源异构张量数据的组合碳排放预测方法

本发明涉及碳排放预测技术领域，公开了基于多源异构张量数据的组合碳排放预测方法。该方法包括采集目标区域内工业排放、交通流量及能源消耗等多源碳排放数据流，经异构张量转换生成统一时空维度的碳排放张量序列。通过动态特征融合算法提取序列中多尺度时空关联特征，构建含长周期趋势预测分支与短周期波动预测分支的组合预测模型。利用历史张量序列迭代训练模型至收敛后，输入实时多源数据流即可输出组合预测结果。该方法实现多源异构数据的有效整合与深度特征挖掘，通过分支化模型设计精准捕捉碳排放的不同变化规律，提升预测的全面性与可靠性，为碳排放管控提供科学参考。