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申请/专利权人：青岛科技大学
摘要：本发明公开了基于人工智能的碳排放量预测方法、系统、设备及存储介质，具体涉及碳排放领域；通过建立与可信数据源的接口，实时获取并集成最新的碳排放数据，以确保模型在最及时的基础上进行校正和调整，同时，通过对校正时间的监控和数据分布的分析，精确评估模型的实时性和数据异常程度，从而提升模型的总体预测准确性；最终，通过综合分析和持续监控，能够对模型输出的准确性进行预测预警，确保决策的可靠性，不仅增强了模型的适应性和稳定性，还有效防止了反馈循环的产生，使模型能够在动态变化的环境中保持高效的碳排放量预测能力，为企业的减排决策提供坚实的数据支持。
主权项：1.基于人工智能的碳排放量预测方法，其特征在于：包括以下步骤；S1：建立与可信数据源的接口，定期获取最新的碳排放数据，并将获取到的碳排放数据实时集成到模型中；S2：将实时获取到的碳排放数据输入模型进行校正，记录监控模型从接收新数据到完成校正的时间，判断模型校正时间偏离标准校正时间的程度，评估模型校正的实时性；S3：对实时获取到的碳排放数据的统计分布特征进行分析，判断其与历史数据分布的偏离状态，评估数据分布异常程度；S4：将模型校正的实时性和数据分布异常程度进行综合分析，评估模型的总体预测准确性，根据评估结果，对模型结构进行调整；S5：对调整后的模型在固定时间段内的总体预测准确性进行进一步的分析，根据分析结果对模型输出结果的准确性进行预测预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛科技大学 基于人工智能的碳排放量预测方法、系统、设备及存储介质
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