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摘要：本发明公开了基于生成对抗网络的城市局部碳排放热点预测与调控方法，包括如下步骤：S1、数据收集与预处理；S2、利用小时级别的碳排放数据构建短期记忆模块，进行短期时空特征编码；S3、基于日、周级别的碳排放数据，采用多尺度卷积网络提取周期性变化特征，进行中期时空特征编码；S4、利用长时序依赖模型分析月、季度级别的碳排放数据，获得长期时空特征，对城市整体碳排放分布进行全局编码；S5、构建并训练生成对抗网络；S6、利用时空注意力机制对不同级别的时空特征进行加权融合，结合实时数据生成调控策略；S7、实时监控调控效果，进行自适应调整和优化。本发明采用生成对抗网络和时空特征编码方法，实现城市碳排放热点精准预测与动态调控。
主权项：1.基于生成对抗网络的城市局部碳排放热点预测与调控方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、收集碳排放历史数据、交通流量数据和气象数据，对收集的数据进行归一化、缺失值填补和异常值剔除，并进行时间和空间的多尺度分割，形成小时、日、周、月和季度级别的时序数据；S2、利用小时级别的碳排放数据构建短期记忆模块，提取短期碳排放的变化趋势，并采用短期时空卷积网络对街区级碳排放数据进行短期时空特征编码，检测突发的排放事件；S3、基于日、周级别的碳排放数据，采用多尺度卷积网络提取周期性变化特征，进行中期时空特征编码，并对不同区域的中期时空特征进行交叉融合，分析区域间的关联性；S4、利用长时序依赖模型分析月、季度级别的碳排放数据，获得长期时空特征，并对城市整体碳排放分布进行全局编码；S5、构建并训练生成对抗网络，生成器集成多级别的时空特征编码模块，生成未来特定时间段的碳排放热点分布图，判别器对生成的分布图与真实数据进行对比，通过交替优化策略进行迭代训练，引入多级别时空特征损失函数，优化短期突发事件响应和长期趋势预测；S6、利用时空注意力机制对不同级别的时空特征进行加权融合，基于生成对抗网络的预测结果，结合实时数据生成调控策略，动态优化城市碳排放控制；S7、实时监控调控效果，利用反馈数据更新生成对抗网络和调控策略，并进行自适应调整和优化。
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