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龍圖騰網獲悉湘江實驗室申請的專利一種區域短期碳排放預測方法及相關設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119783988B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510276725.1，技術領域涉及：G06Q10/063；該發明授權一種區域短期碳排放預測方法及相關設備是由陳曉紅;付益鵬;胡東濱設計研發完成，并于2025-03-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種區域短期碳排放預測方法及相關設備在說明書摘要公布了：本發明提供了一種區域短期碳排放預測方法及相關設備，通過將采集目標區域的歷史時序碳排放數據輸入構建的SSA?Transformer?SVR模型，對SSA?Transformer?SVR模型進行訓練，得到碳排放預測模型；將目標區域在當前時段的時序碳排放數據和當前狀態下的碳排放影響數據輸入碳排放預測模型進行預測，得到目標區域的短期碳排放量預測結果；SSA?Transformer?SVR模型包括用于篩選出碳排放影響因素的輸入模塊、優化后的Transformer模塊、激活模塊、特征融合模塊、優化后的SVR模塊、模型融合模塊和輸出模塊；顯著提高了短期碳排放量預測的準確性。

本發明授權一種區域短期碳排放預測方法及相關設備在權利要求書中公布了：1.一種區域短期碳排放預測方法，其特征在于，包括： 步驟1，采集目標區域的歷史時序碳排放數據，所述歷史時序碳排放數據包括歷史碳排放數據和對應的碳排放影響數據，所述碳排放影響數據包括國內生產總值、人口總數、城鎮化率、勞動力人口、就業率、工業產出份額、能源效率、能源消費總量、可再生能源消費份額、商品進口額、商品出口額； 步驟2，將所述歷史時序碳排放數據輸入構建的SSA-Transformer-SVR模型，對所述SSA-Transformer-SVR模型進行訓練，得到碳排放預測模型； 步驟3，將所述目標區域在當前時段的時序碳排放數據和當前狀態下的碳排放影響數據輸入所述碳排放預測模型進行預測，得到所述目標區域的短期碳排放量預測結果； 所述SSA-Transformer-SVR模型包括用于篩選出碳排放影響因素的輸入模塊、用于處理輸入的時間序列數據的優化后的Transformer模塊、用于提取時間序列數據非線性特征的激活模塊、用于將優化后的Transformer模塊提取的時間依賴特征與通過所述輸入模塊篩選出的碳排放影響因素相結合的特征融合模塊、用于在所述特征融合模塊輸出的特征向量中提取與碳排放相關的高級特征并生成預測結果的優化后的SVR模塊、用于將所述優化后的Transformer模塊提取的時間依賴特征與優化后的SVR模塊生成的預測結果進行融合的模型融合模塊和輸出模塊； 所述SSA-Transformer-SVR模型的連接關系為： 所述輸入模塊的輸入端為所述SSA-Transformer-SVR模型的輸入端； 所述輸入模塊的輸出端分別與所述激活模塊的輸入端、所述優化后的Transformer模塊的輸入端連接； 所述激活模塊的輸出端與所述特征融合模塊的輸入端連接，所述特征融合模塊的輸出端與所述優化后的SVR模塊的輸入端連接； 所述優化后的SVR模塊的輸出端、所述優化后的Transformer模塊的輸出端均與所述模型融合模塊的輸入端連接； 所述模型融合模塊的輸出端與所述輸出模塊的輸入端連接； 所述輸出模塊的輸出端為所述SSA-Transformer-SVR模型的輸出端； 在所述輸入模塊中，利用STIRPAT模型對碳排放的影響因素進行篩選，確定關鍵因素； 所述模型融合模塊用于將第一深度特征與對綜合特征向量進行預測的結果進行融合的表達式為： ； 其中，表示融合后的預測結果，表示優化后的Transformer模塊的權重，表示優化后的SVR模塊的權重，表示Transformer模塊的預測值，表示SVR模塊的預測值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人湘江實驗室，其通訊地址為：410000 湖南省長沙市高新區尖山路217號北斗產業園1棟；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。