基于人工智能的碳排放量预测方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术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。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及碳排放领域，具体涉及基于人工智能的碳排放量预测方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

1、基于人工智能的碳排放量预测是指使用人工智能技术来分析和预测未来的碳排放趋势。这些系统通常利用机器学习算法，从大量历史数据中识别出与碳排放相关的模式和因素，如能源消耗、工业生产、交通运输等。通过这些模式，人工智能可以预测未来特定时间段内的碳排放量，帮助企业、政府和组织更好地规划减排措施。例如，人工智能可以识别出哪些行业或地区的碳排放增长较快，从而优先考虑相应的减排措施。这种技术的应用有助于推动全球减排目标的实现，应对气候变化挑战。但是，在某些情况下，人工智能模型的预测结果可能会被直接用于制定政策或企业决策，而这些决策反过来又会影响未来的碳排放数据。如果决策者过度依赖这些预测，模型可能会不断强化自身的预测结果，形成一个反馈循环。例如，如果ai预测某行业的碳排放将大幅增加，政府可能会提前采取措施，如增加税收或制定严格的排放标准。这些措施可能会改变该行业的行为，反过来影响未来的碳排放数据，使得模型原有的预测和调整失去准确性。这种反馈循环不仅可能导致预测失效，还可本文档来自技高网...

【技术保护点】

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；

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的碳排放量预测方法，其特征在于：S2中，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，具体为：

3.根据权利要求2所述的基于人工智能的碳排放量预测方法，其特征在于：将S时间段内的大于等于标准时间的实际校正时间进行收集，并建立数据集合，计算校正时间异常指数，评估模型校正的实时性，则校正时间异常指数的获取方法为：

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的碳排放量...

【技术特征摘要】

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；

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的碳排放量预测方法，其特征在于：s2中，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，具体为：

3.根据权利要求2所述的基于人工智能的碳排放量预测方法，其特征在于：将s时间段内的大于等于标准时间的实际校正时间进行收集，并建立数据集合，计算校正时间异常指数，评估模型校正的实时性，则校正时间异常指数的获取方法为：

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的碳排放量预测方法，其特征在于：s3中，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，具体为：

5.根据权利要求4所述的基于人工智能的碳排放量预测方法，其特征在于：s4中，将校正时间异常指数以及数据分布偏离指数进行归一化处理，通过归一化处理后的校正时间异常指数以及数据分布偏离指数计算模型的总体预测准确性系数。

6.根据权利要求5所述的基于人工智能的碳排放量预测方法，其特征在于：将获取到的模型的总体预测准确性系数与预先设置的总体预测准确性系数参考阈值进行比较，若模型的总体预测准确性系数大于等于预先设置的总体预测准确性系数参考阈值，说明模型的总体预测准确性高，此时生成预测准确性信号，不对模型结构进行调整；若模型的总体预测准确性系数小于预先设置的总体预测准确性系...

【专利技术属性】
技术研发人员：张培栋，庞旭飞，
申请(专利权)人：青岛科技大学，
类型：发明
国别省市：