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龙图腾网恭喜广州绿石碳科技股份有限公司申请的专利基于神经网络的碳排放清单缺失数据预测方法和装置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：CN119046625B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411228975.X，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权基于神经网络的碳排放清单缺失数据预测方法和装置是由刘慧;陶楠楠;陈晓理;刘成成设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的碳排放清单缺失数据预测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及碳排放清单管理领域，公开了一种基于神经网络的碳排放清单缺失数据预测方法和装置，方法包括：确定碳排放清单中需要补全的碳排放缺失值对应的缺失时间段，根据缺失时间段内的活动水平波动事件信息，将缺失时间段分割为多个缺失子时间段，并获取每个缺失子时间段在相近生产条件下的时序活动水平历史数据；根据每个缺失子时间段内在相近生产条件下的时序活动水平历史数据，确定每个缺失子时间段内的时序活动水平预测数据；根据每个缺失子时间段内的时序活动水平预测数据和不同时间点的活动水平预测数据对应的排放因子数据，确定每个缺失子时间段内的碳排放预测值。本申请能够保证碳排放清单的缺失值补全的准确度和科学性。

本发明授权基于神经网络的碳排放清单缺失数据预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的碳排放清单缺失数据预测方法，其特征在于，所述方法包括：确定碳排放清单中需要补全的碳排放缺失值对应的缺失时间段，根据缺失时间段内的活动水平波动事件信息，将缺失时间段分割为多个缺失子时间段，并获取每个缺失子时间段在相近生产条件下的时序活动水平历史数据；其中，活动水平波动事件信息包括故障维修事件信息、生产停工事件信息和产能调整事件信息；通过时序活动水平预测模型，根据每个缺失子时间段内在相近生产条件下的时序活动水平历史数据，确定每个缺失子时间段内的时序活动水平预测数据；根据每个缺失子时间段内的时序活动水平预测数据和不同时间点的活动水平预测数据对应的排放因子数据，确定每个缺失子时间段内的碳排放预测值，将所有缺失子时间段内的碳排放预测值的和作为碳排放缺失值的预测值；获取每个缺失子时间段在相近生产条件下的时序活动水平历史数据，包括：获取第一缺失子时间段对应的多个连续生产的相近生产条件下的时序活动水平历史数据，并获取每个时序活动水平历史数据的时间长度；在多个连续生产的相近生产条件下的时序活动水平历史数据中，确定时间长度大于第一缺失子时间段的多个第一时序活动水平历史数据，并截取每个第一时序活动水平历史数据的中间段时序活动水平历史数据，作为第一缺失子时间段在相近生产条件下的时序活动水平历史数据；当时间长度大于第一缺失子时间段的多个第一时序活动水平历史数据的数量大于预设数量时，获取每个第一时序活动水平历史数据对应的第一生产条件；其中，第一生产条件包括生产工序排列特征、设备状态特征和原料类型特征；通过生产条件比较模型，根据每个第一时序活动水平历史数据对应的第一生产条件和第一缺失子时间段对应的生产条件，确定第一缺失子时间段对应的最相近第一生产条件，将最相近第一生产条件对应的时序活动水平历史数据作为第一缺失子时间段在相近生产条件下的时序活动水平历史数据。

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