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申请/专利权人：国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司;东北电力大学;国家电网有限公司
摘要：一种基于遗传算法优化的Stacking集成学习碳排放预测方法，属于电力能源预测技术领域，对待预测的相关数据作为原始样本数据，经过处理的数据用于交叉验证以评估模型性能，构建双层Stacking集成学习模型，将测试集代入训练后的模型，获得碳排放预测值。本发明采用基于遗传算法和Stacking集成学习的方法，通过收集和分析相关数据，建立综合考虑多个因素的预测模型，综合考虑电力消耗、生产过程能源消耗等关键因素，并以直观的方式呈现预测结果，为环境保护和碳减排决策提供科学依据，以支持制定有效的环境保护和碳减排政策。
主权项：1.一种基于遗传算法优化的Stacking集成学习碳排放预测方法，其特征是：包括以下步骤，步骤一、分析钢铁行业碳排放生产流程，获取待预测的相关数据作为原始样本数据；步骤二、对所述原始样本数据中的异常数据进行异常值修正，对所述修正后的原始样本集进行标准化处理，将数据统一到相同的尺度范围内，获得归一化样本数据；步骤三、将所述归一化样本数据划分为k个部分，用于交叉验证以评估模型性能；步骤四、构建双层Stacking集成学习模型，将样本数据划分为训练集和测试集，其中第一层包括LightGBM基学习器、KNN基学习器以及SVR基学习器，根据样本数据训练集的特征和目标值进行训练；步骤五、第二层Stacking将第一层得到的特征作为输入，使用岭回归整合基学习器的预测结果，将第一层得到的数据集送入第二层元学习器当中，以第二层输出的误差值作为适应度函数，优化Staking模型的参数，获得超参数；步骤六、将所述超参数代入Stacking模型中，获得训练后的模型，将测试集代入训练后的模型，获得碳排放预测值。
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