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智能化碳排放预测的研究
1
作者
李仁钟
陈忠源
+1 位作者
林云
方伟国
《福建电脑》
2023年第9期51-55,共5页
全球气候变化的主要原因是碳排放,做好碳排放的预测对减缓气候变暖十分重要。碳排放预测的关键问题是样本匮乏及如何提高算法精度。为了解决此关键问题,本文研究了生成对抗网络和深度学习算法的智能碳排放。通过采用改良型生成对抗网络...
全球气候变化的主要原因是碳排放,做好碳排放的预测对减缓气候变暖十分重要。碳排放预测的关键问题是样本匮乏及如何提高算法精度。为了解决此关键问题,本文研究了生成对抗网络和深度学习算法的智能碳排放。通过采用改良型生成对抗网络来增强数据,并使用深度学习减少碳排放的预测误差。实践结果表明,本文的智能碳排放方法能够解决数据不充分的问题,并且在所比较的技术中具有最低的均方误差,具有较好的可实施性。
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关键词
生成对抗网络
深度学习
碳排放
人工智能
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职称材料
题名
智能化碳排放预测的研究
1
作者
李仁钟
陈忠源
林云
方伟国
机构
福州外语外贸院智能建造学院
出处
《福建电脑》
2023年第9期51-55,共5页
基金
福建省科学技术协会科技创新智库课题(No.FJKX-2022XKB032)资助。
文摘
全球气候变化的主要原因是碳排放,做好碳排放的预测对减缓气候变暖十分重要。碳排放预测的关键问题是样本匮乏及如何提高算法精度。为了解决此关键问题,本文研究了生成对抗网络和深度学习算法的智能碳排放。通过采用改良型生成对抗网络来增强数据,并使用深度学习减少碳排放的预测误差。实践结果表明,本文的智能碳排放方法能够解决数据不充分的问题,并且在所比较的技术中具有最低的均方误差,具有较好的可实施性。
关键词
生成对抗网络
深度学习
碳排放
人工智能
Keywords
Generative Adversarial Networks
Deep Learning
Carbon Emission
Artificial Intelligence
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
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1
智能化碳排放预测的研究
李仁钟
陈忠源
林云
方伟国
《福建电脑》
2023
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