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申请/专利权人：国网山东省电力公司经济技术研究院
摘要：本发明提供了一种基于注意力机制的LSTM模型的碳价预测方法和装置。一种基于注意力机制的LSTM模型的碳价预测方法，包括：收集并预处理碳交易市场的历史数据，所述历史数据包括碳价格和经济指标数据；将LSTM网络模型与注意力机制结合成AT‑LSTM模型，采用AT‑LSTM模型分析时间序列数据，通过记忆时间序列数据信息以预测未来价格走势；使用训练集数据训练AT‑LSTM模型，监控训练过程中的损失函数，确保AT‑LSTM模型能够有效学习；将AT‑LSTM模型的预测结果应用于发电企业的经营决策；根据用户反馈和市场变化持续优化AT‑LSTM模型，调整数据输入和算法参数，确保AT‑LSTM模型的持续有效性。
主权项：1.一种基于注意力机制的LSTM模型的碳价预测方法，其特征在于，包括：收集并预处理碳交易市场的历史数据，所述历史数据包括碳价格和经济指标数据；将LSTM网络模型与注意力机制结合成AT-LSTM模型，采用AT-LSTM模型分析时间序列数据，通过记忆时间序列数据信息以预测未来价格走势；使用训练集数据训练AT-LSTM模型，监控训练过程中的损失函数，确保AT-LSTM模型能够有效学习；将AT-LSTM模型的预测结果应用于发电企业的经营决策；根据用户反馈和市场变化持续优化AT-LSTM模型，调整数据输入和算法参数，确保AT-LSTM模型的持续有效性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网山东省电力公司经济技术研究院 一种基于注意力机制的LSTM模型的碳价预测方法和装置
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