航班碳排放预测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供一种航班碳排放预测方法、装置、设备及存储介质，涉及碳排预测技术领域。所述方法包括：获取目标区域在预设历史时段内的航班基础信息，并计算对应的碳排放历史数据；确定对应于碳排放历史数据的碳排放序列信号，并分解为不同频次的碳排放子序列信号；利用训练好的碳排放预测模型基于多个碳排放子序列信号进行预测，得到对应的多个碳排放分解预测结果；将多个碳排放分解预测结果进行合并，得到目标区域在预设目标时段内的碳排放预测结果。本申请实施例通过将碳排序列信号进行分解，结合机器学习模型对分解后的信号进行预测，并将分解预测结果进行合并得到最终预测结果，从而有效提高碳排放预测结果的准确性和灵活性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及碳排预测，具体而言，涉及一种航班碳排放预测方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

1、随着全球变暖和气候变化问题的日趋严重，对于碳排放的研究逐渐成为人们关注的重点。尤其是随着航空业的发展，它正逐渐成为二氧化碳排放的重要来源。

2、目前，对于碳排放的预测通常采用情景分析方法，该方法主要是通过假定某种现象或某种趋势将持续到未来的前提下，以对预测对象可能出现的情况或引起的后果作出预测。虽然采用情景分析方法可以根据航空碳排放驱动因素分析不同情景下的排放趋势，以对航空碳排放量进行预测，但是由于该方法情景假设的主观性较强，对于情景数据的准确性、逻辑性及因果关系的建立要求较高，因此该方法在实际运用过程当中存在预测准确性和灵活性不足的问题。

技术实现思路

1、本申请实施例的目的在于提供一种航班碳排放预测方法、装置、设备及存储介质，用以提高碳排放预测的准确性和灵活性。

2、第一方面，本申请实施例提供了一种航班碳排放预测方法，包括：

3、获取目标区域在预设历史时段内的航班基础信息，并本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种航班碳排放预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的航班碳排放预测方法，其特征在于，所述碳排放预测模型的获取方法包括：

3.根据权利要求2所述的航班碳排放预测方法，其特征在于，所述基于所述碳排放真实序列信号分别对若干个预设的初始预测模型进行训练，得到若干个训练好的候选预测模型，包括：

4.根据权利要求3所述的航班碳排放预测方法，其特征在于，所述利用各候选预测模型分别对所述碳排放真实序列信号进行预测，得到对应于各候选预测模型的候选预测结果，包括：

5.根据权利要求2所述的航班碳排放预测方法，其特征在于，所述将所述碳排放序列...

【技术特征摘要】

1.一种航班碳排放预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的航班碳排放预测方法，其特征在于，所述碳排放预测模型的获取方法包括：

3.根据权利要求2所述的航班碳排放预测方法，其特征在于，所述基于所述碳排放真实序列信号分别对若干个预设的初始预测模型进行训练，得到若干个训练好的候选预测模型，包括：

4.根据权利要求3所述的航班碳排放预测方法，其特征在于，所述利用各候选预测模型分别对所述碳排放真实序列信号进行预测，得到对应于各候选预测模型的候选预测结果，包括：

5.根据权利要求2所述的航班碳排放预测方法，其特征在于，所述将所述碳排放序列信号分解为多个碳排放子序列信号，包括：

6.根据权利要求2所述的航班碳排放预测方法，其特征在于，所述分别确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：严子淳，施华伊，张靖佳，肖立，边雪莹，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：