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摘要：本申请涉及碳排放清单管理领域，公开了一种基于神经网络的碳排放清单缺失数据预测方法和装置，方法包括：确定碳排放清单中需要补全的碳排放缺失值对应的缺失时间段，根据缺失时间段内的活动水平波动事件信息，将缺失时间段分割为多个缺失子时间段，并获取每个缺失子时间段在相近生产条件下的时序活动水平历史数据；根据每个缺失子时间段内在相近生产条件下的时序活动水平历史数据，确定每个缺失子时间段内的时序活动水平预测数据；根据每个缺失子时间段内的时序活动水平预测数据和不同时间点的活动水平预测数据对应的排放因子数据，确定每个缺失子时间段内的碳排放预测值。本申请能够保证碳排放清单的缺失值补全的准确度和科学性。
主权项：1.一种基于神经网络的碳排放清单缺失数据预测方法，其特征在于，所述方法包括：确定碳排放清单中需要补全的碳排放缺失值对应的缺失时间段，根据缺失时间段内的活动水平波动事件信息，将缺失时间段分割为多个缺失子时间段，并获取每个缺失子时间段在相近生产条件下的时序活动水平历史数据；其中，活动水平波动事件信息包括故障维修事件信息、生产停工事件信息和产能调整事件信息；通过时序活动水平预测模型，根据每个缺失子时间段内在相近生产条件下的时序活动水平历史数据，确定每个缺失子时间段内的时序活动水平预测数据；根据每个缺失子时间段内的时序活动水平预测数据和不同时间点的活动水平预测数据对应的排放因子数据，确定每个缺失子时间段内的碳排放预测值，将所有缺失子时间段内的碳排放预测值的和作为碳排放缺失值的预测值。
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权利要求：
百度查询： 广州绿石碳科技股份有限公司 基于神经网络的碳排放清单缺失数据预测方法和装置
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