申请/专利权人：山西卓昇环保科技有限公司

申请日：2024-01-31

公开（公告）日：2024-05-07

公开（公告）号：CN117668497B

主分类号：G06Q50/26

分类号：G06Q50/26;G06F18/20;G06F18/213;G06F18/15;G06F18/25;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.07#授权;2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开

摘要：本申请实施例提供了一种基于深度学习实现环境保护下的碳排放分析方法及系统，该方法包括：设定分析区域，根据大数据提取分析区域内的历史碳排放数据；构建分析模型，根据历史碳排放数据输入分析模型进行训练，得到优化模型；根据环境保护条例分析碳排放限制信息，根据碳排放限制信息生成约束条件；将约束条件添加至优化模型对模型参数进行调整，根据调整后的优化模型输出碳排放分析数据；将碳排放分析数据传输至终端；通过深度学习技术不断的对分析模型进行训练，提高优化模型的输出精度，并通过环境保护条例对优化模型添加约束条件，输出精准的碳排放分析数据，提高分析精度。

主权项：1.一种基于深度学习实现环境保护下的碳排放分析方法，其特征在于，包括：设定分析区域，根据大数据提取分析区域内的历史碳排放数据；构建分析模型，根据历史碳排放数据输入分析模型进行训练，得到优化模型；根据环境保护条例分析碳排放限制信息，根据碳排放限制信息生成约束条件；将约束条件添加至优化模型对模型参数进行调整，根据调整后的优化模型输出碳排放分析数据；将碳排放分析数据传输至终端；所述设定分析区域，根据大数据提取分析区域内的历史碳排放数据，具体包括：设定分析面积，根据分析面积划定分析区域，分析区域的面积与分析面积相同；搜寻分析区域的边缘信息，根据边缘信息生成边缘线，根据边缘线将分析区域进行等区域划分，生成若干个子区域；分别获取若干个子区域内的历史碳排放数据，并提取碳排放数据特征；将碳排放数据特征进行归一化处理，并将每一个子区域处理后的碳排放数据进行融合，得到分析区域的历史碳排放数据；所述将碳排放数据特征进行归一化处理，并将每一个子区域处理后的碳排放数据进行融合，得到分析区域的历史碳排放数据，具体包括：获取每一个子区域的碳排放数据特征，判断同一子区域内的碳排放数据特征是否处于设定的特征区间；若处于设定的特征区间，则保留碳排放数据特征；若不处于设定的特征区间，则生成修正信息，根据修正信息对碳排放数据特征进行修正；不同子区域的碳排放数据特征进行单独归一化处理，且不同子区域设定的特征区间不同，设定的特征区间与子区域一一对应；将所有子区域保留的碳排放数据特征与所有子区域修正后的碳排放数据特征进行融合，得到分析区域的历史碳排放数据；所述根据调整后的优化模型输出碳排放分析数据,还包括：获取不同时间节点的碳排放分析数据，将相邻时间节点的碳排放分析数据进行比较，得到数据偏差率；判断数据偏差率是否大于或等于设置的数据偏差率阈值；若大于或等于，则生成反馈信息，根据反馈信息对碳排放分析数据进行误差处理，并剔除误差大于设定的误差阈值的碳排放分析数据；若小于，则得到碳排放分析数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山西卓昇环保科技有限公司 基于深度学习实现环境保护下的碳排放分析方法及系统

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