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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于多视图注意力和循环神经网络的碳排放预测方法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：CN119721480B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411835497.9，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于多视图注意力和循环神经网络的碳排放预测方法是由孟献兵;章润楠;徐康康;冷杰武设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多视图注意力和循环神经网络的碳排放预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及碳排放领域，更具体地，涉及基于多视图注意力和循环神经网络的碳排放预测方法包括：获取输入数据，进行多视图注意力提取特征，通过基于自适应图注意力学习的特征聚合算法；并构建基于进化优化的混合门控循环单元网络的预测模型；通过进化算法对预测模型的参数进行优化，得到最优模型参数的预测模型；实现工业碳排放预测。本发明充分挖掘碳排放数据的多样化特征并实现对特征信息进行充分聚合。通过构建基于进化优化的混合门控循环单元网络的预测模型，显著提高其提取长时依赖时序信息的能力。同时，利用进化算法实现自适应调参，从而解决工业碳排放预测方法优化调参，进而提升了预测效果。

本发明授权基于多视图注意力和循环神经网络的碳排放预测方法在权利要求书中公布了：1.基于多视图注意力和循环神经网络的碳排放预测方法，其特征在于，包括： S1:获取输入数据，对输入数据进行多视图注意力提取特征，得到多种特征信息； S2:将多种特征信息通过基于自适应图注意力学习的特征聚合算法，得到融合后特征信息； S3:基于循环神经网络构建基于进化优化的混合门控循环单元网络的预测模型；将融合后特征信息作为预测模型的输入； S4:通过进化算法对预测模型的参数进行优化，得到最优模型参数的预测模型；步骤S4中，进化算法为鸡群优化算法，具体包括： 将学习率、模型三个层的dropout以及2个激活函数的值共6个参数编码为鸡群中的个体所要寻优的目标，模型预测误差的负值作为适应度函数；根据鸡群优化算法的角色分配，将个体分为母鸡、公鸡和小鸡，并利用各角色的不同行为特点，设置个体在不同寻优阶段的搜索策略；优化初期，母鸡通过强自我探索能力强化全局搜索，保证鸡群覆盖更广的解空间；优化后期，小鸡逐渐依赖于母鸡和公鸡的学习，强化局部搜索，促使解逐步收敛到全局最优解；具体步骤为： S4.1：初始化鸡群个体数量和位置，将初始解代入预测模型； S4.2：对于融合后特征信息，通过矩阵门控循环单元提取时序信息； S4.3：通过多个非线性隐藏层，防止预测模型过拟合； S4.4：通过标量门控循环单络，再次提取时序信息； S4.5：通过多个非线性隐藏层，再次正则化预测模型； S4.6：通过全连接层，输出预测值，完成第一个个体的适应度值求解； S4.7：重复步骤S4.2-步骤S4.6，计算多个个体的适应度值，找到全局最优个体及其适应度； S4.8：依据鸡群优化算法的角色与行为规则，更新个体位置； S4.9：重复步骤S4.2-步骤S4.8，进行多次鸡群寻优迭代，得到最优的参数； S4.10：将最优参数代入模型，得到最优模型参数的预测模型。 S5：根据最优模型参数的预测模型以及多种特征信息实现工业碳排放预测。

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