[发明专利]一种碳排放达峰的关键因子识别方法、系统及数据平台

权利要求书

1.一种碳排放达峰的关键因子识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

从影响碳排放的影响因子中识别出关键因子，所述关键因子为熵值权重超过一阈值的影响因子；

根据一时间节点之前的关键因子数据估计所述时间节点之后不同时间段的关键因子的预测值；

根据所述时间节点之前的碳排放强度数据推测所述时间节点之后不同时间段的碳排放强度的预测值；

根据所述时间节点之后不同时间段的碳排放强度的预测值、所述时间节点之后不同时间段的国内生产总值GDP的预测值确定所述时间节点之后不同时间段的碳排放总量的预测值；

根据所述时间节点之后不同时间段的碳排放总量的预测值、所述时间节点之后不同时间段的关键因子的预测值识别出与所述时间节点之后不同时间段相对应的关键因子。

2.根据权利要求1所述的一种碳排放达峰的关键因子识别方法，其特征在于，所述从影响碳排放的影响因子中识别出关键因子包括：

将影响碳排放的影响因子输入已训练完成的随机森林模型中得到影响因子的熵值权重；

根据影响因子的熵值权重识别出关键因子，所述关键因子为熵值权重超过一阈值的影响因子。

3.根据权利要求1所述的一种碳排放达峰的关键因子识别方法，其特征在于，采用差分自回归移动平均模型ARIMA根据一时间节点之前的关键因子数据估计所述时间节点之后不同时间段的关键因子的预测值。

4.根据权利要求1所述的一种碳排放达峰的关键因子识别方法，其特征在于，所述时间节点之后不同时间段的碳排放总量的预测值、所述时间节点之后不同时间段的关键因子的预测值识别出与所述时间节点之后不同时间段相对应的关键因子，包括：

将所述时间节点之后不同时间段的碳排放总量的预测值、所述时间节点之后不同时间段关键因子的预测值输入已训练完成的随机森林模型中，得到与所述时间节点之后不同时间段相对应的关键因子及该关键因子的熵值权重；

根据关键因子的熵值权重识别出与所述时间节点之后不同时间段相对应的关键因子，所述与所述时间节点之后不同时间段相对应的关键因子为熵值权重超过一阈值的关键因子。

5.一种碳排放达峰的关键因子识别系统，其特征在于，包括：

一关键因子确认单元，所述关键因子确认单元用于从影响碳排放的影响因子中识别出关键因子，所述关键因子为熵值权重超过一阈值的影响因子；

一关键因子预测单元，所述关键因子预测单元用于根据一时间节点之前的关键因子数据估计所述时间节点之后不同时间段的关键因子的预测值；

一碳排放强度预测单元，所述碳排放强度预测单元用于根据所述时间节点之前的碳排放强度数据推测所述时间节点之后不同时间段的碳排放强度的预测值；

一碳排放总量预测单元，所述碳排放总量预测单元用于根据所述时间节点之后不同时间段的碳排放强度的预测值、所述时间节点之后不同时间段的国内生产总值GDP的预测值确定所述时间节点之后不同时间段的碳排放总量的预测值；

一关键因子识别单元，所述关键因子识别单元用于根据所述时间节点之后不同时间段的碳排放总量的预测值、所述时间节点之后不同时间段的关键因子的预测值识别出与所述时间节点之后不同时间段相对应的关键因子。

6.根据权利要求5所述的一种碳排放达峰的关键因子识别系统，其特征在于：所述关键因子确认单元包括依次信号连接的第一随机森林模型和第一确认模块，

所述第一随机森林模型以影响因子为输入，以影响因子的熵值权重为输出；

所述第一确认模块用于将熵值权重超过一阈值的影响因子确认为关键因子。

7.根据权利要求5所述的一种碳排放达峰的关键因子识别系统，其特征在于：所述关键因子识别单元包括依次信号连接的第二随机森林模型和第二确认模块，

所述第二随机森林模型以碳排放总量的预测值及关键因子的预测值为输入，以关键因子的熵值权重为输出；

所述第二确认模块用于将熵值权重超过一阈值的关键因子确认为该阶段的关键因子。