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龙图腾网恭喜湖南工商大学申请的专利一种基于人工智能的碳中和数据处理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118195126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410095357.6，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于人工智能的碳中和数据处理方法是由王小翠设计研发完成，并于2024-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的碳中和数据处理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及碳中和数据处理技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的碳中和处理方法。所述方法包括以下步骤：获取碳排放相关数据，并对碳排放相关数据进行数据预处理，得到碳排放待降噪数据；利用智能降噪算法对碳排放待降噪数据进行降噪处理，得到碳排放降噪数据；利用历史数据溯源算法对碳排放降噪数据进行历史溯源处理，得到碳排放历史数据；通过预设的基于人工智能的多算法预测模型对碳排放历史数据进行预测分析处理，得到碳排放因素预测初始结果；根据碳排放因素预测初始结果利用权重平衡算法对多算法预测模型进行模型融合处理，以生成融合预测模型。本发明通过使用人工智能算法对碳排放进行监测、分析和优化，从而不断改进碳中和处理过程。

本发明授权一种基于人工智能的碳中和数据处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的碳中和数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取碳排放相关数据，并对碳排放相关数据进行数据预处理，得到碳排放待降噪数据；利用智能降噪算法对碳排放待降噪数据进行降噪处理，得到碳排放降噪数据；步骤S2：利用历史数据溯源算法对碳排放降噪数据进行历史溯源处理，得到碳排放历史数据；通过预设的基于人工智能的多算法预测模型对碳排放历史数据进行预测分析处理，得到碳排放因素预测初始结果，步骤S2包括以下步骤：步骤S21：利用历史数据溯源算法对碳排放降噪数据进行历史溯源，得到碳排放历史数据，步骤S21中的历史数据溯源算法函数公式具体为： 式中，DT为在历史溯源时间T的碳排放历史数据，N为溯源指数衰减函数的数量，τ为积分时间分量，αk为第k个溯源指数衰减函数的衰减震荡幅度值，βk为第k个溯源指数衰减函数的衰减速率，γk为第k个溯源指数衰减函数的溯源时间控制参数，exp为指数函数，M为溯源非连续函数的数量，frurT-τ为第r个溯源非连续函数，urT-τ为第r个溯源非连续函数对应的时间阶梯衰减函数，为历史溯源时间T的溯源时间控制函数，R为碳排放降噪数据中进行历史溯源的数量，pl为第l个碳排放降噪数据，ξ为单位时间内的碳排放降噪数据溯源比例值，T0为历史溯源初始时间，TR为历史溯源结束时间，η为碳排放历史数据的修正值；步骤S22：利用特征提取转换技术对碳排放历史数据进行数据预处理，得到碳排放历史特征数据集；步骤S23：通过预设的基于人工智能的多算法预测模型对碳排放历史特征数据集进行预测分析处理，得到碳排放因素预测初始结果，步骤S23包括以下步骤：步骤S231：构建基于人工智能算法的多算法预测模型，其中多算法预测模型包括神经网络预测模型、支持向量机分类模型、逻辑回归预测模型、决策树预测模型；步骤S232：利用神经网络预测模型对碳排放历史特征数据集进行自主学习预测处理，得到碳排放因素预测数据集；步骤S233：利用支持向量机分类模型对碳排放因素预测数据集进行因素分类处理，得到碳排放因素类型数据集；步骤S234：利用逻辑回归预测模型对碳排放因素类型数据集进行因素权重预测，得到碳排放因素权重数据集；步骤S235：利用决策树预测模型对碳排放因素权重数据集进行权重树形分类处理，得到碳排放因素预测初始结果；步骤S3：根据碳排放因素预测初始结果利用权重平衡算法对多算法预测模型进行模型融合处理，以生成融合预测模型；并通过融合预测模型对碳排放历史数据重新进行预测分析处理，得到碳排放因素预测结果，步骤S3中的权重平衡算法函数公式具体为： 式中，为权重平衡算法函数，为模型融合过程时间变量，ωq为多算法预测模型中第q个算法模型的权重系数，为时间指数函数控制粒度参数，b为时间变量调和平滑参数，Fq为多算法预测模型中第q个算法模型的预测函数，λq为多算法预测模型中第q个算法模型预测函数的调和平滑参数，J为预测函数的参数数量，φq,g为多算法预测模型中第q个算法模型预测函数第g个参数值，为多算法预测模型在时间处的模型输入数据，exp为指数函数，Xq为多算法预测模型中第q个算法模型的模型输入数据，X′q为多算法预测模型中第q个算法模型的模型输出数据，dqXq,X′q为多算法预测模型中第q个算法模型的模型输入数据Xq与模型输出数据X′q之间的距离函数，为权重控制平滑参数，为权重平衡算法函数的修正值；步骤S4：根据碳排放因素预测结果制定相应的碳中和处理方案，利用碳中和处理方案执行相应的碳中和处理技术，以得到碳中和处理数据；利用基于强化学习的碳中和监测模型对碳中和处理数据进行实时监测优化处理，得到碳中和处理优化结果；步骤S5：利用自适应决策技术对碳中和处理优化结果进行智能调整处理，得到碳中和调整决策；根据碳中和调整决策制定调整处理策略，并引入反馈机制，利用调整处理策略改进和优化碳中和处理过程。

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