发明公开
- 专利标题: 碳排放量预测方法、装置、电子设备及存储介质
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申请号: CN202210360004.5申请日: 2022-04-06
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公开(公告)号: CN114662780A公开(公告)日: 2022-06-24
- 发明人: 郑思达 , 王骏 , 王畅 , 高迪 , 王羽凝 , 程杰 , 杨晓波 , 王耀宇 , 熊洪樟 , 杨晓坤 , 戚成飞 , 毕超然 , 魏彤珈 , 徐璐 , 胡蕊 , 李珊珊 , 张含秋 , 刘璐 , 孙海涛 , 郝庆真 , 洪云祥
- 申请人: 国网冀北电力有限公司计量中心
- 申请人地址: 北京市西城区地藏庵南巷1号10号楼2层
- 专利权人: 国网冀北电力有限公司计量中心
- 当前专利权人: 国网冀北电力有限公司计量中心
- 当前专利权人地址: 北京市西城区地藏庵南巷1号10号楼2层
- 代理机构: 北京路浩知识产权代理有限公司
- 代理商 李相雨
- 主分类号: G06Q10/04
- IPC分类号: G06Q10/04 ; G06Q50/26 ; G06N3/00 ; G06N3/04 ; G06N3/08 ; G06K9/62 ; G06F17/12 ; G06F17/16
摘要:
本发明提供一种碳排放量预测方法、装置、电子设备及存储介质,包括:将待预测数据集输入到训练好的神经网络碳排放量预测模型,得到所述待预测数据集对应的碳排放量预测信息;所述训练好的神经网络碳排放量预测模型是根据携带碳排放量标签的待预测数据集样本进行训练后得到的;所述神经网络碳排放量预测模型的目标超参数是基于改进的粒子群优化算法求解得到的,所述改进的粒子群优化算法是对粒子群优化算法进行参数优化得到的。本发明可以得到准确的碳排放量预测信息,提高了预测碳排放量的精度,实现了碳排放量的准确预测。