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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于小样本数据增强的城市尺度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：CN119808023B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411977948.2，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种基于小样本数据增强的城市尺度碳排放预测方法及系统是由戴毅茹;卢会会设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小样本数据增强的城市尺度碳排放预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于小样本数据增强的城市尺度碳排放预测方法及系统。本发明中首先获取城市夜间灯光数据，利用多元线性回归模型对该数据校正得到的拟合灯光占比，结合城市夜间灯光数据反演计算公式计算每个城市的二氧化碳排放量，得到碳排放数据集；再利用改进时间序列增强生成对抗网络模型TimeTGAN对碳排放数据集进行数据增强，得到碳排放增强数据集；然后对时空序列预测网络模型进行训练，得到训练后的时空序列预测模型；最后采集城市空间地理位置数据，将其输入训练后的时空序列预测模型，得到碳排放预测结果。与现有技术相比，本发明具有有效解决了碳排放预测中的小样本问题，增加了预测结果的准确性等优点。

本发明授权一种基于小样本数据增强的城市尺度碳排放预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于小样本数据增强的城市尺度碳排放预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取城市夜间灯光数据，利用多元线性回归模型对该数据校正得到的拟合灯光占比； S2、基于拟合灯光占比，利用城市夜间灯光数据反演计算公式计算每个城市的二氧化碳排放量，得到碳排放数据集； S3、利用改进时间序列增强生成对抗网络模型TimeTGAN对碳排放数据集进行数据增强，通过引入双向时间卷积网络BiTCN网络和扩张因果卷积，有效捕捉时序数据中的长期依赖关系，其具体增强过程为：将碳排放数据集编码后输入嵌入函数，在嵌入函数中进行特征提取、数据压缩并传递到潜在空间表示，输出随机数据，将随机数据作为生成器的输入，以生成时间序列数据，通过时间序列数据鉴别器鉴别判断真假，若鉴别通过，则通过恢复函数，转化为可用的碳排放增强数据集，若鉴别不通过，则反馈给生成器，继续在生成器中生成新的数据，直至生成所需预设量数据，将其整合为碳排放增强数据集，从而得到碳排放增强数据集； S4、使用碳排放增强数据集对时空序列预测网络模型进行训练，得到训练后的时空序列预测模型； S5、采集城市空间地理位置数据，将其输入训练后的时空序列预测模型，得到碳排放预测结果。

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同济大学，其通讯地址为：200092 上海市杨浦区四平路1239号；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”。

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