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申请/专利权人：湖南能源大数据中心有限责任公司

摘要：本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于大数据的碳减排预测系统及方法。包括：采集并整合碳排放的多源异构数据，得到整合后的综合数据集；对整合后的综合数据集进行预处理、特征提取和优化处理，得到优化后的特征数据集；构建并训练碳排放预测模型，通过多维差异反馈优化算法，得到全局性差异反馈；基于全局性差异反馈，对训练好的碳排放预测模型进行优化；对优化后的碳排放预测模型进行验证，得到优化验证后的碳排放预测模型；将优化验证后的碳排放预测模型应用于优化后的特征数据集，得到最终碳排放预测结果，并生成碳减排策略建议。解决了对多源异构数据处理分析的准确性较差以及对碳排放预测分析时适应性较差的技术问题。

主权项：1.一种基于大数据的碳减排预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.采集并整合碳排放的多源异构数据，得到整合后的综合数据集；对整合后的综合数据集进行预处理，对预处理后的数据集进行特征提取，并对提取到的原始特征数据进行优化处理，得到优化后的特征数据集；S2.构建并训练碳排放预测模型，基于训练好的碳排放预测模型，引入多维差异反馈优化算法，在多维差异反馈优化算法的实现过程中，利用训练好的碳排放预测模型对优化后的特征数据集进行处理，得到初步碳排放预测结果；再通过引入外部环境变化的影响值，分析外部环境变化对碳排放预测结果的影响，计算公式为： ，其中，表示第种外部环境因素在时间点的状态变量；是外部环境因素总数；函数描述了第种外部环境因素对碳排放的非线性影响；是权重系数；分析初步碳排放预测结果与实际碳排放值之间的差异，以及外部环境变化的影响，形成综合差异分析，并生成综合差异值，引入综合差异分析公式，具体如下： ，其中，是时间点的综合差异值；是时间点的初步碳排放预测结果；是时间点的实际碳排放值；是第种外部环境因素在时间点的影响值；基于综合差异值，生成全局性差异反馈，全局性差异反馈的生成公式为： ，其中，表示全局性差异反馈值；是分析的总时间点数量；、、是各个部分的权重系数；基于全局性差异反馈对碳排放预测模型参数的梯度，调整碳排放预测模型参数，从而得到优化后的碳排放预测模型；对优化后的碳排放预测模型进行验证，得到优化验证后的碳排放预测模型；S3.将优化验证后的碳排放预测模型应用于优化后的特征数据集，得到最终碳排放预测结果；基于最终碳排放预测结果，生成碳减排策略建议。

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