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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明公开了一种基于VMD‑SSA‑GRU组合模型的短期碳排放预测系统，包括短期碳排放预测系统包括数据采集系统、模型建立系统、算法设计系统和预测分析系统，GRU神经网络通过算法设计系统优化建立组合模型，算法设计系统包括拉格朗日插值法、孤立森林算法、变分模态分解法和麻雀搜索算法，预测分析系统根据模型建立系统和算法设计系统分析预测电力负荷与碳排放之间的关系。本发明用短期碳排放预测系统的设置方式，通过分析区域电力负荷与碳排放的关系，为区域级别的碳排放研究提供新的视角，且将能源使用与环境影响之间的关系结合起来，这种跨学科的方法能够为气候变化和可持续发展提供更全面的见解。
主权项：1.一种基于VMD-SSA-GRU组合模型的短期碳排放预测系统，其特征在于，包括短期碳排放预测系统，所述短期碳排放预测系统包括数据采集系统、模型建立系统、算法设计系统和预测分析系统；所述数据采集系统用于采集碳排放总量信息和用电总量信息，所述电总量信息包括但不限于电力行业、工业、交通、建筑和居民用电一种以上，所述数据采集系统用于对模型建立系统和算法设计系统运算提供数据；所述模型建立系统用于选择建立短期内区域性的基于电力负荷的碳排放预测模型，所述选择模型为GRU神经网络，对碳排放数据进行处理预测操作，并构建电力负荷与碳排放量之间的函数关系，所述GRU神经网络通过算法设计系统优化建立组合模型；所述算法设计系统包括拉格朗日插值法、孤立森林算法、变分模态分解法和麻雀搜索算法，所述麻雀搜索算法用于对GRU神经网络进行优化升级；所述预测分析系统根据模型建立系统和算法设计系统分析预测电力负荷与碳排放之间的关系。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 一种基于VMD-SSA-GRU组合模型的短期碳排放预测系统
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