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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Stacking集成學習的碳足跡預測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：CN115688989B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202211287905.2，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權一種基于Stacking集成學習的碳足跡預測方法及終端是由陳津莼;項康利;杜翼;陳晚晴;陳柯任;陳晗;李源非;蔡期塬;施鵬佳;陳思敏;鄭楠;李益楠;林曉凡;林昶詠;陳紫晗;林晗星;陳文欣;陳勁宇設計研發完成，并于2022-10-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于Stacking集成學習的碳足跡預測方法及終端在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于Stacking集成學習的碳足跡預測方法及終端，獲取碳足跡影響因素；獲取碳足跡影響因素對應的影響因素數據；根據預設評估指標構建Stacking集成學習的學習器；根據影響因素數據訓練學習器，得到目標Stacking集成學習模型；使用Stacking集成學習模型進行碳足跡預測；本發明引入能夠組合不同模型并集成學習的Stacking集成學習模型，將不同模型進行融合，彌補了單一模型預測的不足，組合模型和集成學習能夠有效提高預測的精度，并且在確認Stacking集成學習模型中的學習器時，通過預設評估指標進行篩選，進一步保證了最終所選擇的學習器與需要預測的內容的適配性，從而提高預測的效果，并且根據重新確認的影響因素對Stacking集成學習模型進行訓練，保證了模型的質量。

本發明授權一種基于Stacking集成學習的碳足跡預測方法及終端在權利要求書中公布了：1.一種基于Stacking集成學習的碳足跡預測方法，其特征在于，包括步驟： 獲取目標行業碳足跡影響因素； 獲取所述碳足跡影響因素對應的影響因素數據； 根據預設評估指標構建Stacking集成學習的學習器； 根據所述影響因素數據訓練所述學習器，得到目標Stacking集成學習模型； 使用所述Stacking集成學習模型進行碳足跡預測； 所述獲取碳足跡影響因素包括： 設置Kaya恒等公式： ； 其中，C表示目標行業的碳足跡總量；i等于1時，表示煤類；i等于2時，表示石油類；i等于3時，表示天然氣類；M i表示目標行業的碳足跡系數；N i表示目標行業的能源消費結構；S表示目標行業的能源消費強度；T表示目標行業的產業結構；R表示經濟產出；P表示常駐總人口； 在所述Kaya恒等公式中： ，，，，； 其中，C i表示第i類能源的碳足跡總量；E i表示目標行業的第i類能源的消耗總量；G 1表示目標行業的生產總值；E為目標行業的能源消費總量；G為所有行業的生產總值； 根據預設評估指標構建Stacking集成學習的學習器包括： 獲取預設評估指標，并獲取備選學習器； 將所述影響因素數據分別通過每一所述備選學習器，得到預測結果； 根據所述預測結果以及所述預設評估指標計算每一所述備選學習器對應的評估值，并根據所述評估值確認目標學習器； 所述評估指標包括決定系數以及平均絕對百分比誤差； 所述根據所述預測結果以及所述預設評估指標計算每一所述備選學習器對應的評估值，并根據所述評估值確認目標學習器包括： 式中：yi表示影響因素數據中第i個數據集中的測試樣本的真實值；表示影響因素數據得到的第i個樣本的預測值；表示真實值的平均值；m表示影響因素數據中的測試樣本的個數；R2表示決定系數評估值；MAPE表示平均絕對百分比誤差評估值。

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，其通訊地址為：350013 福建省福州市晉安區茶園路68號；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”。