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申请/专利权人：国网上海能源互联网研究院有限公司;国网北京市电力有限公司;国网上海市电力公司
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的碳排放量预测方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：获取影响碳排放量的测量数据；对所述测量数据的进行维度扩充处理；将维度扩充处理后的测量数据输入至碳排放量预测模型，完成碳排放量的预测；其中，所述碳排放量预测模型通过以下方式得到：对原始数据集进行数目扩充处理；对数目扩充处理后的原始数据集进行维度扩充处理，得到训练数据集；其中，所述原始数据集由影响碳排放量的影响因素构建而成；采用训练数据集对卷积神经网络进行回归学习，得到所述碳排放量预测模型。本发明提高了碳排放量预测的准确性和泛化能力，为低碳经济发展和环境保护提供技术支持。
主权项：1.一种基于深度学习的碳排放量预测方法，其特征在于，包括：获取影响碳排放量的测量数据；对所述测量数据的进行维度扩充处理；将维度扩充处理后的测量数据输入至碳排放量预测模型，完成碳排放量的预测；其中，所述碳排放量预测模型通过以下方式得到：对原始数据集进行数目扩充处理；对数目扩充处理后的原始数据集进行维度扩充处理，得到训练数据集；其中，所述原始数据集由影响碳排放量的影响因素构建而成；采用训练数据集对卷积神经网络进行回归学习，得到所述碳排放量预测模型。
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百度查询： 国网上海能源互联网研究院有限公司 国网北京市电力有限公司 国网上海市电力公司 基于深度学习的碳排放量预测方法、装置、设备及介质
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