一种基于多重采样插值的碳排放量预测模型的训练方法、装置、终端设备、存储介质以及碳排放量预测方法
申请号:CN202411870486
申请日期:2024-12-18
公开号:CN119721376A
公开日期:2025-03-28
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多重采样插值的碳排放量预测模型的训练方法、装置、终端设备、存储介质以及碳排放量预测方法。上述碳排放量预测模型的训练方法包括:获取碳排放量和电力产量数据,并进行预处理得到第一电力产量数据和第一碳排放量;将第一碳排放量以及所述第一电力产量数据输入至预设多重采样插值模型进行降采样和插值处理,得到仿真碳排放量和仿真电力产量数据;根据仿真碳排放量以及仿真电力产量数据,对碳排放预测模型进行预训练;根据第一碳排放量、第一电力产量数据以及固定权重,对预训练后的碳排放预测模型进行训练,得到训练好的碳排放预测模型。通过实施本发明,可以解决由于样本数据不足而导致的碳排放量预测精度低的问题。
技术关键词
排放量
电力
数据
插值模型
模型预训练
序列
预测误差
模型训练模块
终端设备
训练装置
采样模块
监测单元
处理器
存储器
节点
计算机
样本
精度