北京理工大学王科获国家专利权
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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于主体行为和效率分析树的工业碳排放量预测方法、系统、设备及介质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：CN120724297B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511165536.3，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权基于主体行为和效率分析树的工业碳排放量预测方法、系统、设备及介质是由王科;陈鸣;韩特;魏一鸣;范迪设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于主体行为和效率分析树的工业碳排放量预测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于主体行为和效率分析树的工业碳排放量预测方法、系统、设备及介质，属于碳排放量预测技术领域，包括：基于训练集构建多个效率分析树，形成低碳变化量相对预测指标的对照关系，筛选有效的效率决策树组成随机森林；结合当前年份的主体样本核算下一年份的预测指标，结合效率分析树形成的随机森林预测下一年份的低碳变化量。本发明实现了更加全面、精准的工业碳排放预测，解决了现有方法主观性强、准确性差、不确定性大，过度依赖情景假设且不能充分挖掘数据价值的技术难题。
本发明授权基于主体行为和效率分析树的工业碳排放量预测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.基于主体行为和效率分析树的工业碳排放量预测方法，其特征在于，包括： 收集工业主体的历史数据，核算每个主体的历史低碳变化量，筛选工业主体低碳变化量的预测指标； 基于训练集通过计算节点的残差RES并优化子节点划分，构建效率分析树，通过节点分解和残差最小化算法形成低碳变化量与预测指标的动态对照关系，筛选有效的效率决策树组成随机森林； 结合当前年份的主体样本核算下一年份的预测指标，将预测指标导入随机森林中，输出下一年份低碳变化量的上限和下限，并基于极端乐观和极端悲观情景迭代预测全部年份范围的低碳变化量水平； 根据低碳变化量的上下限预测结果，动态核算工业碳排放量的预测结果及置信区间，并根据极端情景下的碳排放量上界和下界确定置信区间，通过效率分析树的集成计算预测结果。
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