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申请/专利权人：华能山东发电有限公司;山东日照发电有限公司
摘要：本发明涉及碳排放管理领域，具体为基于气候数据的碳排放动态预测方法及系统，包括以下步骤：数据收集：收集目标地区的气候数据，数据预处理，特征提取：从预处理后的气候数据中提取关键特征，模型训练：训练一个或多个预测模型，模型验证：使用历史数据对训练好的模型进行验证，评估模型的预测精度和泛化能力；动态预测：结果展示：将预测结果以图表形式展示给用户，基于气候数据的碳排放动态预测方法及系统通过集成气候数据、碳排放历史数据以及机器学习算法，实现了对碳排放的准确预测和动态监控，为制定有效的碳减排策略提供了有力支持，同时，系统具有良好的用户界面友好性和数据存储与查询功能，方便用户使用和查询数据。
主权项：1.基于气候数据的碳排放动态预测方法，其特征在于，包括以下步骤：数据收集：收集目标地区的气候数据，包括但不限于温度、降雨量、风速、湿度、气压等气象参数，以及对应的碳排放历史数据；数据预处理：对收集到的气候数据和碳排放历史数据进行清洗、整合和标准化处理，消除数据中的噪声和异常值；特征提取：从预处理后的气候数据中提取关键特征，这些特征应能够反映气候变化对碳排放的影响；模型训练：利用提取的气候特征、碳排放历史数据以及其他相关因素，训练一个或多个预测模型，所述预测模型可以采用机器学习算法训练，所述机器学习算法包括长短期记忆网络LSTM、随机森林、梯度提升树GBDT；模型验证：使用历史数据对训练好的模型进行验证，评估模型的预测精度和泛化能力；动态预测：将实时更新的气候数据输入到训练好的模型中，进行碳排放的动态预测；结果展示：将预测结果以图表形式展示给用户，方便用户查看和分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华能山东发电有限公司 山东日照发电有限公司 基于气候数据的碳排放动态预测方法及系统
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