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龍圖騰網獲悉國網福建省電力有限公司經濟技術研究院;國網福建省電力有限公司申請的專利一種基于動態時滯模型預測碳排放量的方法及終端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：CN116305896B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202310213299.8，技術領域涉及：G06F30/20；該發明授權一種基于動態時滯模型預測碳排放量的方法及終端是由黃夏楠;楊絲雨;林偉偉;張敏;陳延滔;程翔鵬設計研發完成，并于2023-03-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于動態時滯模型預測碳排放量的方法及終端在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于動態時滯模型預測碳排放量的方法及其終端，包括以下步驟：S1、收集影響碳排放量的因素的原始數據，并經過標準化處理和最大信息系數法篩選，得到碳排放主要影響因素；S2、構建影響因素的第一累加序列和碳排放量的第二累加序列；S3、運用脈沖響應函數確定變量間的動態響應關系，得到變量間的最優滯后參數；S4、判斷影響因素與碳排放量間是否存在時滯關系，若是，則設置時滯間隔并計算時滯權重，并計算模型參數值，若否，則直接計算模型參數值；S5、將模型參數值和主要影響因素代入增強型多變量動態時滯離散灰色預測模型，計算出碳排放量在第二累加序列下的擬合值和預測值。從而反映不同影響因素的滯后過程，提高模型的預測精度。

本發明授權一種基于動態時滯模型預測碳排放量的方法及終端在權利要求書中公布了：1.一種基于動態時滯模型預測碳排放量的方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、收集影響碳排放量的因素的原始數據，并對所述原始數據進行標準化處理得到二次數據，運用最大信息系數法對所述二次數據進行篩選得到碳排放主要影響因素； S2、根據所述主要影響因素，構建影響因素的第一累加序列和碳排放量的第二累加序列； S3、運用脈沖響應函數確定變量之間的動態響應關系，得到變量之間的最優滯后參數； S4、基于所述第一累加序列和第二累加序列，判斷所述影響因素與碳排放量之間是否存在時滯關系，若是，則設置時滯間隔并計算時滯權重，并計算模型參數值，若否，則直接計算模型參數值； S5、建立增強型多變量動態時滯離散灰色預測模型，將所述模型參數值和所述主要影響因素代入所述增強型多變量動態時滯離散灰色預測模型，計算出碳排放量在所述第二累加序列下的擬合值和預測值； 步驟S1中運用最大信息系數法對所述二次數據進行篩選得到碳排放主要影響因素具體為： S101、計算碳排放量與碳排放影響因素之間的互信息： ； 式中，X表示碳排放影響因素，Y表示碳排放量，其中、，n表示原始數據的樣本數，表示X、Y之間的聯合密度，和分別表示X、Y的邊緣概率密度； S102、設定列數i、行數j，對碳排放影響因素和碳排放量構成的散點圖進行i×j的網格化，并求出最大的互信息值： ； 式中，a、b分別表示在X、Y方向上劃分的網格個數，B表示網格最大值； 步驟S2中所述構建影響因素的第一累加序列和碳排放量的第二累加序列具體為： X 1=X 0 D=x 01d,x 02d,…,x 0nd； x 0kd=，k=1,2,…,n； ； ； 式中，表示原始數據序列，表示k時刻的非負觀測值，表示第一累加序列，表示第二累加序列。

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