绿石碳申请基于神经网络的碳排放清单缺失数据预测方法专利,保证碳排放清单缺失值补全的准确度和科学性

绿石碳申请基于神经网络的碳排放清单缺失数据预测方法专利,保证碳排放清单缺失值补全的准确度和科学性
2024年12月02日 08:30 金融界火线

金融界2024年12月2日消息,国家知识产权局信息显示,广州绿石碳科技股份有限公司申请一项名为“基于神经网络的碳排放清单缺失数据预测方法和装置”的专利,公开号 CN 119046625 A,申请日期为2024年9月。

专利摘要显示,本申请涉及碳排放清单管理领域,公开了一种基于神经网络的碳排放清单缺失数据预测方法和装置,方法包括:确定碳排放清单中需要补全的碳排放缺失值对应的缺失时间段,根据缺失时间段内的活动水平波动事件信息,将缺失时间段分割为多个缺失子时间段,并获取每个缺失子时间段在相近生产条件下的时序活动水平历史数据;根据每个缺失子时间段内在相近生产条件下的时序活动水平历史数据,确定每个缺失子时间段内的时序活动水平预测数据;根据每个缺失子时间段内的时序活动水平预测数据和不同时间点的活动水平预测数据对应的排放因子数据,确定每个缺失子时间段内的碳排放预测值。本申请能够保证碳排放清单的缺失值补全的准确度和科学性。

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