买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司申请的专利一种碳排放量预测方法及相关设备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：CN120235321B 。

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：202510724552.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种碳排放量预测方法及相关设备是由杨茜;刘冠冲;何子龙;党强;陈子涛;商岸帆设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种碳排放量预测方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明涉及了数据处理技术领域，具体涉及了一种碳排放量预测方法及相关设备。方法包括：通过客户端采集本地碳排放数据，利用分形映射优化的神经网络进行特征提取，结合误差修正极限学习机实现分类预测。采用联邦学习架构，由中心服务器聚合各客户端模型参数并分发更新后的模型，客户端基于更新模型独立完成预测。该方法在保护数据隐私的同时，通过分形映射增强特征表征能力，误差修正机制优化分类精度，联邦学习架构确保模型全局优化与本地数据特性的有效结合，为分布式场景下的碳排放预测提供高效解决方案。

本发明授权一种碳排放量预测方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种碳排放量预测方法，其特征在于，包括： 获取本地的碳排放数据，将碳排放数据输入至训练好的本地碳排放量预测模型中，所述本地碳排放量预测模型采用基于分形映射优化的神经网络算法进行碳排放数据的特征提取，利用基于误差修正的极限学习机算法对特征提取后的碳排放数据进行分类，根据分类后的碳排放数据预测出碳排放量； 所述本地碳排放量预测模型用于在联邦学习架构中进行训练；所述联邦学习架构由中心服务器中的预测模型和多个客户端中的本地碳排放量预测模型组成；中心服务器中的预测模型用于聚合各客户端的碳排放量预测模型参数，并分发更新后的碳排放量预测模型参数至各客户端；所述客户端部署有本地碳排放量预测模型，用于根据更新后的碳排放量预测模型参数进行碳排量预测； 基于分形映射优化的神经网络算法的训练过程为： 初始化阶段：对碳排放数据特征提取模块的初始参数和分形映射因子进行初始化；定义分形映射函数，所述分形映射函数在正弦映射结构上加入分形噪声和指数衰减项，用于增强分形映射的非线性特性及碳排放数据的自相似性特征； 迭代训练阶段：利用当前权重和偏置，通过所述分形映射函数生成参数更新的检索方向与步长修正量，结合分形映射函数的非线性碳排放数据特征和自相似性，为参数更新提供全局和局部搜索能力； 根据所述参数更新的检索方向与步长修正量，通过综合损失函数的变化速率、碳排放数据特征提取模块中各网络层权重分布差异信息更新参数； 在碳排放数据特征提取模块的网络层内执行局部映射，分别对各网络层权重进行非线性调整，并引入全局修正因子，引导碳排放数据特征提取模块执行非线性变异操作，施加基于分形映射函数的噪声扰动； 终止条件判断阶段：在综合损失函数变化小于预设阈值或者达到最大迭代次数时，停止训练后碳排放数据特征提取模块返回至最优参数； 所述分形映射函数表示为： 式中，为输入变量，所述输入变量为具有碳排放数据属性的数据特征向量；为控制映射局部性质的自适应因子；为控制映射周期的因子；为分形噪声项；为分形因子，用于控制在较大权重值时的衰减速度，为高斯函数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司，其通讯地址为：710065 陕西省西安市雁塔区丈八东路18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。