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龙图腾网恭喜中南大学申请的专利一种基于改进白鲸算法的输电线路工程碳排放预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119227909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411722658.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于改进白鲸算法的输电线路工程碳排放预测方法及系统是由陈晓红;雷雨川;王傅强设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进白鲸算法的输电线路工程碳排放预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进白鲸算法的输电线路工程碳排放预测方法及系统。其中，方法包括获取输电线路工程建设碳排放量以及输电线路工程设计方案碳排放主要影响因素数据，构建数据集；对所述数据集中的数据进行预处理；构建支持向量机预测模型；利用改进白鲸算法寻找所述支持向量机预测模型的最优参数；将所述最优参数带入所述支持向量机预测模型，并将预处理后的数据集输入所述支持向量机预测模型，获得碳排放预测数据。本发明提供的方案采用改进白鲸优化算法对支持向量机核心参数进行优化，有效提升了模型碳排放预测的准确性，通过对输电线路工程设计方案碳排放的预测，能够为电网公司规划设计低碳成本的输电线路提供决策参考。

本发明授权一种基于改进白鲸算法的输电线路工程碳排放预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进白鲸算法的输电线路工程碳排放预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取输电线路工程建设碳排放量以及输电线路工程设计方案碳排放主要影响因素数据，构建数据集；对所述数据集中的数据进行预处理；构建支持向量机预测模型；利用改进白鲸算法寻找所述支持向量机预测模型的最优参数；将所述最优参数带入所述支持向量机预测模型，并将预处理后的数据集输入所述支持向量机预测模型，获得碳排放预测数据；其中，所述改进白鲸算法为引入精英反向学习策略和动态折射反向学习策略的白鲸优化算法，所述精英反向学习策略用于保留白鲸优化算法搜索过程中的精英个体信息；所述动态折射反向学习策略用于在保留所述精英个体信息的同时，通过迭代次数动态调整参数，使搜索范围随着迭代次数增加而减小；精英反向学习策略实施过程包括： 其中，为第i个个体初始化位置；和为0,1范围内的随机数；为参数的下界；为参数的上界；为第i个个体所对应的反向解；为精英个体位置；为适应度求解函数；动态折射反向学习策略实施过程包括： 其中，为动态折射参数；为算法当前的迭代次数；为算法最大的迭代次数；为参数的下界；为参数的上界；为精英个体位置；为第i个精英个体的反向解；其中，获取输电线路工程设计方案碳排放主要影响因素数据，包括：获取所有输电线路工程设计方案碳排放影响因素；将所有碳排放影响因素作为总样本，采用重采样技术，从所述总样本中挑选出m个样本确定为袋内数据，将所述袋内数据作为训练样本集；将挑选后剩余的样本确定为袋外数据，将所述袋外数据作为测试集样本；用所述训练样本集生成一棵决策树和每一个节点，重复有放回的对所述总样本进行抽样，重复n次，生成n个决策树；基于生成的n个决策树训练随机森林模型；利用训练好的随机森林模型对所述测试集样本进行预测，采取投票法获得预测结果；通过预测结果的错误率计算各碳排放影响因素的重要性；设定影响因素重要性阈值，将重要性大于或等于所述影响因素重要性阈值的碳排放影响因素作为主要影响因素。

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