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申请/专利权人：东北石油大学
摘要：本发明涉及的是基于改进遗传算法‑决策树原油外输系统碳排放预测方法，它包括：采集历史碳排放总数据；对收集到的数据进行预处理；对数据进行特征提取，并进行特征变量相关性分析；进行K折交叉验证划分数据集；切比雪夫映射初始化种群；生成初始化分裂次数、叶子节点数和根节点数，对初始值进行编码；建立适应度函数；对种群中的每个个体计算适应度值；根据适应度值，从种群中选择表现最好的个体作为精英个体，进入下一代；将新个体与精英个体结合，形成新一代的种群；迭代优化，解码获得最佳分裂次数、叶子节点数和根节点数，得到基于改进遗传算法‑决策树碳排放预测模型，实现碳排放的预测。本发明提高了原油外输系统碳排放预测精度与速度。
主权项：1.一种基于改进遗传算法-决策树原油外输系统碳排放预测方法，其特征在于包括如下步骤：步骤一：采集油田外输系统历史碳排放总数据；步骤二：对收集到的数据进行预处理；步骤三：对数据进行特征提取，并进行特征变量相关性分析；步骤四：通过K折交叉验证将数据集划分训练集和测试集；步骤五：建立决策树原油外输系统碳排放预测模型，将训练集放入决策树原油外输系统碳排放预测模型中训练，采用Chebyshev映射方法初始化种群；步骤六：生成梯度提升决策树算法的三个重要参数，分别为初始化分裂次数、叶子节点数和根节点数，然后对初始值进行编码；步骤七：建立适应度函数，对种群中的每个个体计算适应度值；步骤八：判断是否为精英个体，根据适应度值，从种群中选择表现最好的个体作为精英个体，这些个体直接进入下一代；对于非精英个体，应用精英反向学习机制生成其反向解，评估反向解适应度，选择适应度值更高的解作为下一代种群的成员；步骤九：选择、交叉和变异操作；步骤十：创建新一代种群；步骤十一：是否达到最大迭代次数，判断是否满足预设的误差条件，如果满足条件，则输出最优解，如果不满足条件，将返回到计算适应度的步骤七；步骤十二：解码获得最佳分裂次数、叶子节点数和根节点数，得到基于改进遗传算法-决策树碳排放预测模型，利用基于改进遗传算法-决策树碳排放预测方法实现碳排放的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北石油大学 基于改进遗传算法-决策树原油外输系统碳排放预测方法
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