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申请/专利权人：东北电力大学
摘要：本发明公开了一种碳排放量预测系统，包括：碳排放量数据采集模块：用于采集监控区域不同类型的碳排量数据；数据传输处理模块：用于接收所述碳排放量数据并进行处理，获得碳排放总量；关联度分析模块：用于通过灰色关联分析影响碳排放量的关联因素，获得碳排放序列数据集；碳排放量预测模块：用于通过神经网络预测模型对碳排放量进行预测，获得预测结果。本发明提高了预测的准确度。
主权项：1.一种碳排放量预测系统，其特征在于，包括：碳排放量数据采集模块：用于采集监控区域不同类型的碳排量数据；数据传输处理模块：用于接收所述碳排放量数据并进行处理，获得碳排放总量；关联度分析模块：用于通过灰色关联分析影响碳排放量的关联因素；碳排放量预测模块：用于通过神经网络预测模型对碳排放量进行预测，获得预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北电力大学 一种碳排放量预测系统
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