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申请/专利权人：厦门易居达集团有限公司

摘要：本发明公开了基于人工智能的碳减排监管方法，方法包括数据采集、数据预处理、建立碳减排监管模型和碳减排监管。本发明属于碳排放监管技术领域，具体是指基于人工智能的碳减排监管方法，本方案通过结合两个指数函数设计激活函数，更准确地模拟碳减排过程中的非线性行为；引入超参数q调整激活函数的非线性程度；通过自适应缩放参数和排名缩放参数的引入，促进了更优解的产生；通过随机选择交叉点并交换基因片段，有助于碳减排监管模型更全面地探索参数空间，提升优化的全局性；微调操作通过使得碳减排监管模型参数优化时在早期广泛探索，后期集中优化，最终构建出具有高准确性和稳定性的碳减排监管模型，提高碳减排监管的精准性。

主权项：1.基于人工智能的碳减排监管方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集，采集历史碳减排监管数据；步骤S2：数据预处理；步骤S3：建立碳减排监管模型，通过结合两个不同形式的指数函数设计激活函数，引入超参数q调整激活函数的非线性程度；引入自适应缩放参数和排名缩放参数；设计微调操作通过对最优基因序列进行局部的邻域操作，设计自适应微调操作次数根据迭代次数动态调整微调强度；进而实现碳减排监管模型的建立；步骤S4：碳减排监管，基于建立的碳减排监管模型对实时碳减排数据进行碳减排监管；在步骤S3中，所述建立碳减排监管模型具体包括以下步骤：步骤S31：设计激活函数；具体形式如下： ； ； ；式中，是激活函数；和是辅助函数；是激活函数的输入变量；q是于控制激活函数的非线性程度的超参数；步骤S32：验证激活函数的收敛性；步骤S33：碳减排监管模型架构设计；碳减排监管模型包括：输入层，用于接收预处理后的历史碳减排监管数据；卷积层，卷积层使用卷积核来从输入数据中提取局部特征，卷积核通过滑动窗口操作，逐步在数据上进行卷积，生成特征映射；池化层，池化层用于减少特征映射的维度；全连接层，全连接层接收来自卷积层和池化层的高层次特征，并将这些特征映射到输出空间；输出层，模型的最终输出是对输入数据的分类结果，即碳减排评估等级；所设计的激活函数用于卷积层之后和全连接层之后；模型使用交叉熵损失函数；步骤S34：模型判定；基于训练集训练碳减排监管模型，若碳减排监管模型对训练集的损失收敛，则碳减排监管模型训练完成；预先设有正确率阈值，若训练完成的碳减排监管模型对测试集的预测正确率高于正确率阈值，则碳减排监管模型建立完成，否则进行模型参数优化，并重新划分数据集训练碳减排监管模型；步骤S35：模型参数优化；具体包括：步骤S351：初始化；基于激活函数超参数q、碳减排监管模型的初始偏置和初始权重建立优化空间；随机生成基因集，每个基因表示模型的一个参数配置；每个基因序列表示模型的偏置和权重的配置，采用数值编码；将基于基因序列训练的碳减排监管模型对测试集的预测正确率作为个体适应度值；设定最大迭代次数；步骤S352：选择操作；使用轮盘赌选择算法，基于自适应缩放参数和适应度值选择个体；表示如下： ； ；式中，是选择第g个个体的概率；是第g个个体的适应度值；α和β分别是自适应缩放参数和排名缩放参数；是第g个个体基于适应度值降序排名值；T是当前迭代次数；Tmax是最大迭代次数；是平滑项；步骤S353：交叉操作；从当前基因池中随机选择两条父代基因序列P1和P2，在父代基因序列中，随机选择两个交叉点，即确定要交换的基因片段的起点和终点；从P1中提取位于起点和终点的基因片段，在P2中找到此片段的位置，将其删除，将从P1中提取的片段插入到P2中的对应位置；对P2进行相同操作；步骤S354：变异操作；从当前基因池中随机选择一个基因序列作为突变对象；在基因序列中随机选择Nm个位置，将选定位置上的基因数值进行两两交换；完成交换操作后，得到突变后的基因，对突变后的基因序列进行适应度评估，若突变后适应度值提高，则保留突变，否则返回突变前基因；步骤S355：微调操作；从当前基因池中选择适应度值最高的基因序列，作为微调操作的最优解；定义邻域操作，邻域操作包括：插入，随机选择基因，从其当前位置移除并重新插入到另一个随机位置；交换，随机选择若干对基因，互换它们的位置；翻转，随机选择一个基因片段，反转其顺序；片段交换，随机选择两个不重叠的基因片段，交换它们的位置；随机交换，在基因序列中随机选择若干位置，互换这些位置上的基因值；片段移动，随机选择一个基因片段，移动到序列中的另一个随机位置；定义自适应微调操作次数为；其中，是第T次迭代时的适应微调操作次数，是基础操作次数，是控制幅度的参数；每次迭代过程中执行微调操作次数的邻域操作；步骤S356：优化判定；预先设有适应度阈值；当存在个体适应度值高于适应度阈值时，基于个体基因序列对应的参数建立碳减排监管模型，此时碳减排监管模型建立完成；若达到最大迭代次数，则返回步骤S351；否则返回至步骤S352。

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