【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及建筑业碳排放预测，具体而言，涉及基于随机森林算法的建筑业碳排放预测方法及系统。
技术介绍
1、建筑业碳排放预测是实现碳中和目标的关键环节。随着建筑业的快速发展，其碳排放量呈现出复杂的非线性特征和时序依赖性，准确预测建筑业碳排放对制定有效的减排策略至关重要。就目前而言，传统的建筑业碳排放预测方法存在多个局限性，首先，线性回归等简单模型难以捕捉碳排放数据的非线性特征，导致预测结果偏差较大。其次，时间序列分析方法（如arima）虽然考虑了时序特性，但对于长期依赖关系的建模能力有限。此外，传统的建筑业碳排放预测方法通常难以适应建筑业碳排放数据的动态变化特性，无法及时调整预测策略，导致长期预测效果不佳。基于此，为了提高建筑业碳排放预测的准确性和可靠性，我们提供了一种结合随机森林回归和长短期记忆网络的混合模型方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于随机森林算法的建筑业碳排放预测方法及系统，其结合随机森林和lstm的优势，克服了传统方法的局限性，随机森林有效进行特征选择和重要...
【技术保护点】
1.基于随机森林算法的建筑业碳排放预测方法，其特征在于，该方法的步骤包括：
2.根据权利要求1所述的基于随机森林算法的建筑业碳排放预测方法，其特征在于，所述获取建筑业碳排放历史数据，还包括预处理，所述预处理具体为：对建筑业碳排放历史数据进行数据归一化。
3.根据权利要求1所述的基于随机森林算法的建筑业碳排放预测方法，其特征在于，所述随机森林回归模型具体以最大化碳减排潜力为优化目标，其计算公式为：
4.根据权利要求3所述的基于随机森林算法的建筑业碳排放预测方法，其特征在于，所述随机森林回归模型的约束条件为：
5.根据权利要...
【技术特征摘要】
1.基于随机森林算法的建筑业碳排放预测方法，其特征在于，该方法的步骤包括：
2.根据权利要求1所述的基于随机森林算法的建筑业碳排放预测方法，其特征在于，所述获取建筑业碳排放历史数据，还包括预处理，所述预处理具体为：对建筑业碳排放历史数据进行数据归一化。
3.根据权利要求1所述的基于随机森林算法的建筑业碳排放预测方法，其特征在于，所述随机森林回归模型具体以最大化碳减排潜力为优化目标，其计算公式为：
4.根据权利要求3所述的基于随机森林算法的建筑业碳排放预测方法，其特征在于，所述随机森林回...
【专利技术属性】
技术研发人员：霍海娥，岳彦伶，曹政博，陈翰文，邸小波，唐柳，王军，
申请(专利权)人：西华大学，
类型：发明
国别省市：
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