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申请/专利权人：国网湖北省电力有限公司经济技术研究院
摘要：一种区域中长期动态碳排放因子的预测方法、系统及设备，该方法先基于区域动态碳排放因子的中长期历史数据，采用多种人工智能算法模型分别进行动态碳排放因子预测，再将各模型的预测结果通过加权的方式进行融合，得到最终的动态碳排放因子预测结果，且各模型的权重基于均方误差，采用滑动窗口进行动态调整确定。本发明不仅有效提高了预测模型的鲁棒性和精度，而且模型的可控性和稳定性强。
主权项：1.一种区域中长期动态碳排放因子的预测方法，其特征在于：所述预测方法包括：S1、基于区域动态碳排放因子的中长期历史数据，采用多种人工智能算法模型分别进行动态碳排放因子预测；S2、基于以下公式将各模型的预测结果进行融合，得到最终的动态碳排放因子预测结果： 上式中，为最终的动态碳排放因子预测结果，n为模型数量，为第i个模型的动态碳排放因子预测结果，wi为第i个模型的权重，w1+w2+…+wi+…+wn＝1，wi基于均方误差，采用滑动窗口进行动态调整确定，具体迭代过程包括：S21、设定历史时间跨度为W的滑动窗口，并基于下式计算各模型在当前时段t的相对性能： 上式中，Mi，t为第i个模型在t时段的相对性能，MSEi，t为第i个模型在滑动窗口内t时段的均方误差，为第i个模型在滑动窗口内的平均均方误差；S22、基于以下公式确定各模型动态调整后的权重：wi，t+1＝wi，t·expα·Mi，t；上式中，wi，t、wi，t+1分别为t时段、t+1时段第i个模型的权重计算值，α为调整速度参数；S23、对得到的权重计算值wi，t+1进行归一化处理，得到wi。
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