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一种基于双视角对比学习的碳排放预测方法及系统

摘要

本发明属于碳排放预测计算技术技术领域,具体涉及一种基于双视角对比学习的碳排放预测方法及系统,包括:获取不同能源发电数据的时序特征;基于所获取的时序特征,计算不同能源的权重,得到不同能源的上下文特征;根据所获取的上下文特征和碳排放预测模型,完成发电碳排放的预测;其中,在获取不同能源发电数据的时序特征的过程中,利用整个时间序列的特征来进行特征学习,得到全局时序特征,使用固定窗口内的序列信息进行特征学习,得到局部时序特征;即得到不同能源发电数据的两种窗口视角下的时序特征。本发明利用增强信息进行信息增强视角下的对比学习,以预训练‑微调方式构建碳排放预测模型,实现碳排放的精准预测。

著录项

  • 公开/公告号CN116862080A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2023-10-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN202311132107.7

  • 发明设计人

    申请日2023-09-05

  • 分类号G06Q10/04;G06Q50/06;G06Q50/26;G06F18/214;G06F18/25;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/0895;G06F123/02;

  • 代理机构济南圣达知识产权代理有限公司;

  • 代理人董雪

  • 地址 250000 山东省济南市市中区大观园经二路150号

  • 入库时间 2024-04-18 19:37:47

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