【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及节能减排，尤其涉及一种碳排放量的预测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着能源和环境问题的日益严峻，碳排放问题已经受到了越来越多的关注。碳排放是对温室气体排放的总称或者简称，由于过量的碳排放将会对环境造成不利的甚至是不可逆转的影响，因此，如何对区域的碳排放量进行预测成为了亟需解决的问题。
2、在现有技术中，主要是基于预测区域的资源结构对碳排放量进行预测。在此方法中科研人员会基于预测区域的资源结构进行资源计算，进而得到此区域碳排放量的预测值。但是，在此方法中由于科研人员需要进行人工计算，所以会增加人员成本。并且此方法仅考虑到了资源结构对碳排放量的影响，最终会导致预测结果不够精确。
技术实现思路
1、有鉴于此，本公开的目的在于提出一种碳排放量的预测方法、装置、电子设备及存储介质。
2、作为本公开的一个方面，提供了一种碳排放量的预测方法，包括：
3、获取目标区域碳排放量的影响因子，并基于所述影响因子确定所述目标区域的环境特征；
4、获取所述目标区域的历史碳排放强度，并基于所述历史碳排放强度确定所述目标区域的碳排放特征；
5、基于所述环境特征以及所述碳排放特征对所述目标区域的碳排放量进行预测，并得到预测结果。
6、可选的，所述影响因子包括建设用地因子；
7、所述基于所述影响因子确定所述目标区域的环境特征，包括：
8、对所述建设用地因子进行向量化处理，得到向量化后的建设
9、基于所述向量化后的建设用地因子生成建设用地向量图；
10、基于自注意力机制对所述建设用地向量图进行特征提取，并得到所述目标区域的环境特征。
11、可选的，所述基于所述历史碳排放强度确定所述目标区域的碳排放特征，包括：
12、对所述历史碳排放强度进行均值计算，得到历史平均碳排放强度；
13、获取所述目标区域的历史平均人口数量；
14、确定所述历史平均人口数量与所述历史平均碳排放强度的对应关系，并基于所述对应关系确定所述目标区域的碳排放特征。
15、可选的，所述基于所述环境特征以及所述碳排放特征对所述目标区域的碳排放量进行预测，并得到预测结果，包括：
16、获取所述目标区域的能源消耗量；
17、基于所述能源消耗量、所述环境特征以及所述碳排放特征生成所述目标区域的碳排放量预测模型；
18、基于所述碳排放预测模型对所述目标区域的碳排放量进行预测，并得到预测结果；
19、其中，所述碳排放量预测模型表示为：
20、
21、其中，c表示碳排放总量的预测结果，p表示目标区域的总人口数量，g表示目标区域的gdp总量，e表示目标区域的能源消费总量，l表示目标区域城市化建设用地面积总量，a表示目标区域的区域面积总量，g表示目标区域的人均gdp，e表示目标区域内单位gdp所消耗的能源，c表示目标区域的单位能源消耗产生的碳排放，h表示目标区域的单位gdp所产生的碳排放强度，l表示目标区域的城市化程度。
22、可选的，所述对所述目标区域的碳排放量进行预测，并得到预测结果后，所述方法还包括：
23、确定所述环境特征以及所述碳排放特征的因子载荷；
24、基于所述因子载荷确定所述环境特征以及所述碳排放特征的权重值；
25、基于所述权重值确定所述目标区域的碳排放峰值。
26、可选的，所述确定所述环境特征以及所述碳排放特征的因子载荷，包括：
27、对所述环境特征以及所述碳排放特征进行拼接处理，得到所述目标区域的变量特征；
28、对所述变量特征进行过滤处理，得到过滤处理后的变量特征；
29、对所述过滤后的变量特征进行效度检验，并得到效度检验后的变量特征；
30、确定所述效度检验后的变量特征的因子载荷。
31、可选的，所述基于所述权重值确定所述目标区域的碳排放峰值，包括：
32、基于所述权重值以及所述特征变量生成所述目标区域的碳排放峰值预测模型；
33、基于所述碳排放峰值预测模型对所述目标区域的碳排放峰值进行预测，并得到碳排放峰值的预测结果；
34、其中，所述碳排放峰值预测模型表示为：
35、
36、其中，表示碳排放峰值的预测结果，e表示预测过程的误差值，x表示特征变量的个数，θ表示特征变量的权重值。
37、作为本公开的第二个方面，本公开还提供了一种碳排放量的预测装置，包括：
38、环境特征确定模块，被配置为：获取目标区域碳排放量的影响因子，并基于所述影响因子确定所述目标区域的环境特征；
39、碳排放特征确定模块，被配置为：获取所述目标区域的历史碳排放强度，并基于所述历史碳排放强度确定所述目标区域的碳排放特征；
40、碳排放量预测模块，被配置为：基于所述环境特征以及所述碳排放特征对所述目标区域的碳排放量进行预测，并得到预测结果。
41、作为本公开的第三个方面，本公开还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本公开所提供的上述的碳排放量的预测方法。
42、作为本公开的第四个方面，本公开还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行如上任意一项所述的方法。
43、如上所述，本公开中，首先确定了待预测区域的碳排放量的影响因子，进而基于此影响因子确定了此区域的环境特征，之后又获取了待预测区域的历史碳排放强度，进而基于此历史碳排放强度确定了此区域的碳排放特征，最后基于环境特征以及碳排放特征对此区域的碳排放量进行了预测。
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1.一种碳排放量的预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述影响因子包括建设用地因子；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史碳排放强度确定所述目标区域的碳排放特征，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述环境特征以及所述碳排放特征对所述目标区域的碳排放量进行预测，并得到预测结果，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述目标区域的碳排放量进行预测，并得到预测结果后，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述环境特征以及所述碳排放特征的因子载荷，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述权重值确定所述目标区域的碳排放峰值，包括：
8.一种碳排放量的预测装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任意一项所述的方法。
<...【技术特征摘要】
1.一种碳排放量的预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述影响因子包括建设用地因子；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史碳排放强度确定所述目标区域的碳排放特征，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述环境特征以及所述碳排放特征对所述目标区域的碳排放量进行预测，并得到预测结果，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述目标区域的碳排放量进行预测，并得到预测结果后，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方...
【专利技术属性】
技术研发人员：张梦婷，冯鹊禾，邓艳红，刘梓田，
申请(专利权)人：北京中电普华信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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