基本信息:
- 专利标题： 一种城市全域碳排放预测方法及系统
- 申请号：CN202311571128.9 申请日：2023-11-23
- 公开(公告)号：CN117575145A 公开(公告)日：2024-02-20
- 发明人： 刘继彦 , 王瑞琪 , 朱峰 , 石立国 , 杜颖 , 鞠文杰 , 王者龙 , 王为帅 , 公维帅 , 李延真 , 撖奥洋 , 魏振 , 徐志根 , 郭英雷 , 关雪琳 , 胡宝华 , 肖楚鹏 , 王振宇 , 许静 , 刘政 , 王曦 , 胡文博
- 申请人： 国网山东省电力公司 , 国网山东综合能源服务有限公司 , 国网山东省电力公司青岛供电公司 , 国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
- 申请人地址： 山东省济南市市中区大观园经二路150号; ; ; ;
- 专利权人： 国网山东省电力公司,国网山东综合能源服务有限公司,国网山东省电力公司青岛供电公司,国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司,国网电力科学研究院有限公司
- 当前专利权人： 国网山东省电力公司,国网山东综合能源服务有限公司,国网山东省电力公司青岛供电公司,国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司,国网电力科学研究院有限公司
- 当前专利权人地址： 山东省济南市市中区大观园经二路150号; ; ; ;
- 代理机构： 武汉开元知识产权代理有限公司
- 代理人： 李满
- 主分类号： G06Q10/063
- IPC分类号： G06Q10/063 ; G06Q50/26 ; G06N3/0499 ; G06N3/084 ; G06N3/048
摘要：
本发明提出了一种城市全域碳排放预测方法及系统，首先确定并采集影响城市全域的碳排放参数，并对其使用归一化方法进行预处理，然后基于BP神经网络模型，构建不同时间维度的城市全域碳排放预测模型，最后往预测模型中输入新的碳排放参数作为输入变量，即可对城市全域进行不同时间维度的碳排放预测。本发明采用的BP神经网络具有很强的非线性映射能力，神经网络中间层数、神经元个数可根据实际情况任意设定，适用于数据量较大的城市全域碳排放预测，预测速度快，结果精准，大大提高了碳排放参数数据的处理能力，大大提升了城市全域碳排放的预测精度。