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龙图腾网获悉首都经济贸易大学申请的专利一种基于大数据分析的碳排放预测方法和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：CN120069216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510212165.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于大数据分析的碳排放预测方法和系统是由陈炜;安妮;周全世设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据分析的碳排放预测方法和系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于大数据分析的碳排放预测方法和系统，涉及数据预测技术领域。本申请首先基于目标对象在过去预设天数的碳排放数据，确定每个碳源的碳排放数据向量，然后利用改进后的时间卷积网络来确定碳排放特征矩阵，其次利用预先训练好的注意力机制网络对碳排放特征矩阵进行处理，得到注意力加权特征矩阵，最后将注意力加权特征矩阵输入预先训练好的长短期记忆网络，以确定每个碳源在未来预设天数的碳排放预测数据。从而充分考虑了不同碳源的重要性差异及波动特征差异，以提高碳排放预测精度，解决了现有技术中存在的碳排放预测方法未充分考虑不同碳源的重要性差异及波动特征差异，简单合并数据导致预测精度受限的技术问题。

本发明授权一种基于大数据分析的碳排放预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的碳排放预测方法，其特征在于，包括： 基于目标对象在过去预设天数的碳排放数据，确定所述目标对象的每个碳源在过去预设天数的碳排放数据向量；其中，所述目标对象具有至少两个碳源； 根据所有碳源在过去预设天数的碳排放数据向量，利用改进后的时间卷积网络，确定所述目标对象的碳排放特征矩阵；其中，所述改进后的时间卷积网络为每个碳源分配独立的卷积核和扩张系数，并且所述扩张系数基于碳源的碳排放波动情况实时确定；所述碳排放特征矩阵的维度为n×m，其中n为碳源的数量，m为所述过去预设天数，所述碳排放特征矩阵中的每个元素表示对应碳源在过去第j天的碳排放特征值；以及 利用预先训练好的注意力机制网络对所述碳排放特征矩阵进行处理，得到所述目标对象的注意力加权特征矩阵，并将所述注意力加权特征矩阵输入预先训练好的长短期记忆网络，确定所述目标对象的每个碳源在未来预设天数的碳排放预测数据； 其中，所述根据所有碳源在过去预设天数的碳排放数据向量，利用改进后的时间卷积网络，确定所述目标对象的碳排放特征矩阵，包括： 根据所有碳源在过去预设天数的碳排放数据向量，确定所述目标对象在过去预设天数的碳排放数据矩阵；以及 将所述碳排放数据矩阵输入所述改进后的时间卷积网络，输出所述目标对象的碳排放特征矩阵； 所述改进后的时间卷积网络包括方差计算单元、扩张系数确定单元和时间卷积层； 并且，所述将所述碳排放数据矩阵输入所述改进后的时间卷积网络，输出所述目标对象的碳排放特征矩阵的操作，包括： 将所述碳排放数据矩阵输入所述方差计算单元，确定所述目标对象的方差向量；其中所述方差向量中的每个元素表示对应碳源在过去预设天数的碳排放数据向量的方差计算结果； 将所述方差向量输入所述扩张系数确定单元，确定每个碳源对应的扩张系数，并将所述扩张系数传输至所述时间卷积层；以及 利用所述时间卷积层，按照对应的扩张系数，对所有碳源在过去预设天数的碳排放数据向量并行进行扩张卷积，确定所述目标对象的碳排放特征矩阵。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人首都经济贸易大学，其通讯地址为：100070 北京市丰台区花乡张家路口121号首都经济贸易大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。