北京工业大学汤健获国家专利权
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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于贝叶斯优化主-补模型的CO2排放浓度预测方法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：CN118839846B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202410882567.X，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于贝叶斯优化主-补模型的CO2排放浓度预测方法是由汤健;王子;王天峥;乔俊飞设计研发完成，并于2024-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于贝叶斯优化主-补模型的CO2排放浓度预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于贝叶斯优化主‑补模型的CO2排放浓度预测方法，涉及CO2排放浓度检测技术领域，该方法包括：获取CO2排放浓度的原始数据集；基于BO算法选择寻优参数，并对寻优参数进行初始化处理，得到样本空间；构建目标函数，并对原始数据集和样本空间的目标值进行计算，得到目标函数值；对目标函数进行优化，并通过优化后的目标函数，得到最优参数组合；根据最优参数组合得到最终预测模型，并通过最终预测模型对CO2排放浓度进行预测。该方法解决了预测算法单一的问题，实现了耦合超参数的协同寻优，并避免了人工调参的繁琐与不确定性。
本发明授权一种基于贝叶斯优化主-补模型的CO2排放浓度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯优化主-补模型的CO2排放浓度预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取CO2排放浓度的原始数据集； 基于BO算法选择寻优参数，并对所述寻优参数进行初始化处理，得到样本空间； 构建目标函数，并对所述原始数据集和所述样本空间的目标值进行计算，得到目标函数值； 对所述目标函数进行优化，并通过优化后的目标函数，得到最优参数组合； 根据所述最优参数组合得到最终预测模型，并通过所述最终预测模型对CO2排放浓度进行预测； 得到目标函数值的具体步骤为： 对所述原始数据集和所述样本空间的目标值进行数据处理，根据处理后的数据构建ARIMA主模型，并对所述ARIMA主模型进行检验，并根据检验后的ARIMA主模型进行数据预测，得到主模型预测值； 计算所述主模型预测值残差，根据所述主模型预测值残差构建LSTM补偿模型，并通过所述LSTM补偿模型对所述主模型预测值进行超前预测，得到补偿模型预测值； 根据所述主模型预测值和所述补偿模型预测值，得到所述目标函数值。
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