申请/专利权人：上海龙田数码科技有限公司

申请日：2023-05-29

公开（公告）日：2023-08-08

公开（公告）号：CN116562459A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/26

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.08.25#实质审查的生效;2023.08.08#公开

摘要：本发明公开了一种结合气温湿度风速日照云量环境因素的碳排放分析算法，包括如下步骤：S1、采取企业环境气温T、湿度RH、风速V、日照强度Tr、云量Mc数据信息；S2、将上述参数放入到碳排放公式中进行碳排放计算，计算碳排放预测结果；S3、获取企业的实际碳排放数据信息；S4、计算实际碳排放数据与步骤S2计算得出的预测数据的比值，得出修正系数；S5、将步骤S4计算出的比值放入到机器学习算法中，使用线性多变更回归算法进行学习并将学习结果放入到碳排放算法中进行修正。本发明可以结合环境因素可以短期精准的预测企业碳排放情况。

主权项：1.一种结合气温湿度风速日照云量环境因素的碳排放分析算法，其特征在于：包括如下步骤：S1、采取企业环境气温T、湿度RH、风速V、日照强度Tr、云量Mc数据信息；S2、将上述参数放入到碳排放公式中进行碳排放计算，计算碳排放预测结果；所述碳排放公式为：fCO2＝a*fT+b*fRH+c*fV+d*fTr+e*fMC；其中a为气温修正系数；b为湿度修正系数；c为风速修正系数；d为日照修正系数，e为云量修正系数；T为一段时间内的气温变量；RH为一段时间内的温度变量；V为一段时间内的风速变量；Tr为一段时间内的日照变量；MC为一段时间内的云量变量；S3、获取企业的实际碳排放数据信息；S4、计算实际碳排放数据与步骤S2计算得出的预测数据的比值，得出修正系数；S5、将步骤S4计算出的比值放入到机器学习算法中，使用线性多变更回归算法进行学习并将学习结果放入到碳排放算法中进行修正。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海龙田数码科技有限公司 结合气温湿度风速日照云量环境因素的碳排放分析算法

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