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龙图腾网获悉上海祺鲲信息科技有限公司申请的专利一种多维动态碳排放因子建模方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120337799B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510829467.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种多维动态碳排放因子建模方法及系统是由朱绍康;汤鹏;陈霄;蒲天贶设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多维动态碳排放因子建模方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多维动态碳排放因子建模方法及系统，具体涉及碳排放监测技术领域，用于解决现有方法在跨尺度数据融合中无法准确表征局部异常排放对全局评估影响的问题；是通过采集多维度监测数据构建数据集，基于统计检验筛选关键特征子集，建立关联矩阵提取跨维度主因子并生成分层权重参数，构建梯度掩码特征重要性网络优化特征分布，训练多维度专用子模型并动态融合输出结果，结合增量学习和迁移学习更新模型参数并过滤噪声，以及基于蒙特卡洛模拟校准不确定性区间实现动态评估；通过跨维度动态特征融合与分层优化机制，有效提升碳排放因子建模的灵敏度和评估结果的可靠性。

本发明授权一种多维动态碳排放因子建模方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多维动态碳排放因子建模方法，其特征在于，包括： S1、采集多维度监测数据以构建多维数据集，基于统计检验筛选与碳排放因子显著相关的关键特征子集； S2、建立关键特征子集与碳排放因子的关联矩阵，通过主成分分析提取跨维度主因子，量化各跨维度主因子的非线性依赖强度，生成分层权重参数； S3、基于分层权重参数构建基于梯度掩码的特征重要性网络，通过特征通道缩放优化多维数据集的特征分布，生成初始预测模型，包括： 将分层权重参数作为初始特征重要性权重，通过梯度反向传播动态更新各特征通道的权重梯度，生成动态特征重要性掩码； 将动态特征重要性掩码与多维数据集进行逐通道乘法运算，抑制低重要性特征噪声并增强关键特征信号，生成优化后的多维特征分布； 基于优化后的多维特征分布选择梯度提升树模型架构，利用交叉验证与贝叶斯优化调整模型超参数，生成初始预测模型； S4、针对多个预设维度构建专用子模型，采用动态权重分配机制融合专用子模型的输出结果，生成多场景融合碳排放因子； S5、基于增量学习机制更新初始预测模型并生成历史验证数据，结合迁移学习迁移历史知识至专用子模型并过滤输入数据噪声； S6、根据历史验证数据校准多场景融合碳排放因子的不确定性区间，输出动态优化评估结果。

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