发明公开
- 专利标题： 基于提升堆叠学习的碳排放预测系统和方法及介质
-
申请号： CN202410248427.7申请日： 2024-03-05
-
公开(公告)号： CN118014155A公开(公告)日： 2024-05-10
- 发明人: 叶强 , 蔡雨晴 , 陈吴晓 , 朱玲玲 , 胡泽延 , 肖楚鹏 , 许静 , 胡文博 , 齐蓓 , 雷青松 , 王振宇
- 申请人： 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司 , 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： 福建省福州市晋安区茶园街道沁园支路9号福州桂山路综合楼; ; ;
- 专利权人： 国网福建省电力有限公司营销服务中心,国网福建省电力有限公司,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： 国网福建省电力有限公司营销服务中心,国网福建省电力有限公司,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： 福建省福州市晋安区茶园街道沁园支路9号福州桂山路综合楼; ; ;
- 代理机构： 武汉开元知识产权代理有限公司
- 代理商 李满
- 主分类号： G06Q10/04
- IPC分类号： G06Q10/04 ; G06Q30/018 ; G06Q50/04 ; G06N3/0499 ; G06N3/084 ; G06N7/01 ; G06N5/04
摘要：
本发明公开了一种基于提升堆叠学习的碳排放预测系统和方法及介质，包括：模型优化模块，用于采用TPE优化算法优化提升堆叠模型中的BP神经网络元学习器的参数，得到优化后的提升堆叠模型；碳排放预测模块，用于将待测企业的生产关联数据输入至优化后的提升堆叠模型，得到碳排放预测值。本发明通过结合Boosting模型、Stacking算法和TPE优化算法，从而更好地捕捉到数据的复杂关系。
