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申请/专利权人：江苏大学
摘要：本发明提供了一种基于Lasso和Attention‑GRU的区域交通碳排放预测方法及系统，包括如下步骤：根据“自上而下”法对区域交通碳排放进行测算，并初步选取碳排放影响因素；计算碳排放影响因素的VIF值；构建Lasso回归模型，将筛选出显著的变量确定为最终的碳排放影响因素；将Lasso回归筛选出的最终影响因素和历史碳排放数据作为数据输入，构建GRU神经网络作为区域交通碳排放的预测模型；在GRU神经网络的基础上加入Attention机制形成Attention‑GRU模型；基于Attention‑GRU模型对未来区域交通碳排放量进行预测。本发明提高预测的准确性，能准确的确定区域交通的碳排放。
主权项：1.一种基于Lasso和Attention-GRU的区域交通碳排放预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S01：根据多种交通碳排放核算方法之一的“自上而下”法对区域交通碳排放进行测算，并初步选取碳排放影响因素；S02：计算碳排放影响因素的VIF值，筛选的碳排放影响因素；S03：构建Lasso回归模型，并且基于Lasso回归模型降低维度，将筛选出显著的变量确定为最终的碳排放影响因素；S04：对Lasso回归筛选的最终影响因素xr与碳排放量间进行Pearson和Spearman相关系数分析，确定选取的碳排放影响因素和碳排放量间具有显著相关性，验证Lasso回归筛选的影响因素的合理性；S05：将Lasso回归筛选出的最终影响因素xr和历史碳排放数据作为数据输入，构建GRU神经网络作为区域交通碳排放的预测模型；S06：在GRU神经网络的基础上加入Attention机制形成Attention-GRU模型，并对Attention-GRU模型进行训练；S07：基于Attention-GRU模型对未来区域交通碳排放量进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏大学 一种基于Lasso和Attention-GRU的区域交通碳排放预测方法及系统
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