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效果分析

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基本介绍

基于深度学习的碳排放预测模型

碳排放量预测是碳中和目标达成工作中的重要组成部分。为了实时预测碳排放量,本文深度学习在数据特征提取方面的优势和长短期记忆人工神经网络解决时间序列各个观测值依赖性问题的特点,提出了一种基于深度学习的碳排放量预测模型。通过选取碳排放量相关的影响因素特征数据,对碳排放量进行了预测分析,并与其他几种浅层神经网络模型进行比较。结果表明:本文提出的模型平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差显著降低,有效提高了预测碳排放量的准确度。