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龙图腾网恭喜华南理工大学申请的专利多因素碳排放核算方法和装置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：CN114662282B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202210187457.2，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权多因素碳排放核算方法和装置是由邓忠易;陆璐;冼允廷设计研发完成，并于2022-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本多因素碳排放核算方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多因素碳排放核算方法，包括：选取影响碳排放量的多个驱动因素；对每个驱动因素进行独立建模，作为集成学习的基模型，对每个驱动因素的基模型进行集成学习，得到多因素线性加权表达式；根据多因素线性加权表达式，量化各个驱动因素对碳排放量的贡献程度。本方法更好衡量了每个地区的经济、文化、发展程度等内在差异而导致对碳排放量的不同影响程度；“独立建模‑集成学习”的研究方法摆脱了一般碳排放因素分解过程需要在开始阶段构造严谨的恒等式的局限，既缓解了传统多变量回归方法中存在的多重共线性干扰，又扩展了传统因素分解法的研究对象范围，提供了一种更加灵活的方式对碳排放进行驱动因素研究与核算。

本发明授权多因素碳排放核算方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种多因素碳排放核算方法，其特征在于，包括： 选取影响碳排放量的多个驱动因素； 对多个驱动因素中的每个驱动因素单独构建地理加权回归模型，作为集成学习的基模型；在建模过程中，将驱动因素作为研究变量，遍历自定义的研究变量，以当前研究变量作为自变量，碳排放总量作为因变量；根据每个驱动因素选取最佳的局部拟合带宽，对碳排放量和当前驱动因素进行不同地理空间上的回归； 对每个基模型进行k折交叉验证，生成单维度的特征，并组合成集成学习阶段所需的训练数据集和测试数据集； 对多个驱动因素的基模型构建逻辑回归模型，作为集成学习的组合模型，并使用由所有基模型的生成特征组合成的集成学习训练数据集和测试数据集进行训练和验证；组合模型训练完成后，得到全部基模型的线性加权表达式； 根据全部基模型的线性加权表达式，将线性加权表达式中自变量系数作为对应碳排放驱动因素对碳排放总量的贡献度量化值，以量化各个驱动因素对碳排放量的贡献程度。

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