【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于碳排放检测，尤其涉及一种基于混合深度学习模型的高分辨率部门碳排放预测方法及系统。
技术介绍
1、在应对全球变暖和气候变化的背景下，精确预测各个部门的碳排放量至关重要。现有的碳排放预测模型通常存在以下问题需要解决：
2、分辨率不足：许多传统的碳排放预测方法无法提供足够高的时间分辨率。这意味着预测结果可能仅能给出较大区域或较长时间段的平均排放量，而无法捕捉到分部门的碳排放波动。
3、模型准确性和可靠性：现有的预测模型可能在处理复杂的、非线性的碳排放数据时表现不佳。
4、数据整合问题：高分辨率的碳排放预测需要整合来自不同来源的数据，如遥感数据、地面监测数据、经济活动数据等。现有的方法可能在数据融合和处理方面存在局限性，导致预测结果的不准确。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提出了一种基于混合深度学习模型的高分辨率部门碳排放预测方法及系统，以解决上述现有技术存在的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于混合深...
【技术保护点】
1.一种基于混合深度学习模型的高分辨率部门碳排放预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将碳排放数据分解成子序列包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得低频预测结果包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得高频预测结果包括：
5.一种基于混合深度学习模型的高分辨率部门碳排放预测系统，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述分解模块包括第一优化单元和分解单元；
7.根据权利要求5所述的系统，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种基于混合深度学习模型的高分辨率部门碳排放预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将碳排放数据分解成子序列包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得低频预测结果包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得高频预测结果包括：
5.一种基于混合深度学习模型的高分辨率部门碳排放预测系统，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述分解模块包括第一优化单元和分解单元...
【专利技术属性】
技术研发人员：张一凡，高丰顺，高峰，袁喻，庞成鑫，
申请(专利权)人：国电投低碳科技服务浙江有限公司，
类型：发明
国别省市：
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