一种基于LSTM算法提高碳核算数据预测精准度的方法

    公开(公告)号:CN117828982A

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202311749934.0

    申请日:2023-12-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM算法提高碳核算数据预测精准度的方法,包括下列步骤:S1、采集财务系统的能源外购数据和生产系统的能源消耗数据,构建相应的数据集;S2、分别基于对应的数据集分别构建对应的线性回归模型,用于确定生产系统的实时数据与财务口径的能源实际购买量之间的关系;S3、计算碳排放数据,将实时数据转化为能源实际购买量的实时数据,再时序化,与碳排放数据配对形成训练集;S4、利用训练集训练长短期记忆网络模型LSTM,再进行碳排放数据的预测。本发明先对生产系统采集的实时数据进行转化,使其与碳排放统计核查过程中使用的基于财务口径的实际购买量数据更加接近,预测结果更加统计核查的结果。

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