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申请/专利权人：南方电网数字电网研究院股份有限公司
摘要：本申请涉及一种碳排放预测模型的训练方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括：通过获取与样本工业用户关联的样本碳排放数据，样本碳排放数据中包括样本工业用户的实际碳排放量，并且获取第一模型参数和第二模型参数，将样本碳排放数据、第一模型参数和第二模型参数输入待训练的碳排放预测模型，得到预测碳排放量，并在预测碳排放量和实际碳排放量满足预设条件的情况下，获取待训练的碳排放预测模型中预设的参数调整系数，最后根据参数调整系数对第一模型参数和第二模型参数进行参数调整，得到训练完成的碳排放预测模型。采用本方法能够训练出一个预测准确度更高的碳排放预测模型。
主权项：1.一种碳排放预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取与样本工业用户关联的样本碳排放数据；所述样本碳排放数据中包括所述样本工业用户的实际碳排放量；获取所述样本碳排放数据关联的第一模型参数和第二模型参数；所述第一模型参数基于所述样本碳排放数据通过LMDI的一阶分解得到，所述第二模型参数基于所述样本碳排放数据通过LMDI的二阶分解得到；将所述样本碳排放数据、第一模型参数和第二模型参数输入待训练的碳排放预测模型，得到预测碳排放量，在所述预测碳排放量与所述实际碳排放量满足预设条件的情况下，获取所述待训练的碳排放预测模型中预设的参数调整系数；基于所述参数调整系数对所述第一模型参数和第二模型参数进行参数调整，得到训练完成的碳排放预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南方电网数字电网研究院股份有限公司 碳排放预测模型的训练方法、装置、设备和存储介质
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