[发明专利]基于贡倍兹定律的碳排放预测方法及系统

权利要求书

1.一种基于贡倍兹定律的碳排放预测方法，其特征在于，包括：

获取当前时刻的碳排放量；

使用预先训练好的碳排放预测模型，对获取的当前时刻的碳排放量进行处理，得到下一时刻的碳排放量预测结果；其中，预先训练好的碳排放量预测模型为基于贡倍兹定律结合分数阶累加构建的灰色贡倍兹模型，并结合鲸鱼优化算法训练得到。

2.根据权利要求1所述的基于贡倍兹定律的碳排放预测方法，其特征在于，假设时刻t的碳排放量为x⁽¹⁾(t)，则碳排放量的相对增长率g(t)为：

假设碳排放量相对增长率是随时间相关的，随着当前规模x⁽¹⁾(t)呈指数下降，则碳排放量的相对生长表示为：

其中，k₀为任意正常数，c为碳排放承载能力；

那么用对数运算为：

即

则通过Gompertz定律引入：即为贡倍兹微分方程。

3.根据权利要求2所述的基于贡倍兹定律的碳排放预测方法，其特征在于，碳排放的观测结果只是一个离散时间序列，根据差分信息原理对所述贡倍兹微分方程进行变换和离散化，以适应灰色信息的特点；假设初始观测序列是x⁽⁰⁾＝(x⁽⁰⁾(1),x⁽⁰⁾(2),...,x⁽⁰⁾(n))^T，则x⁽¹⁾(t)为从初始点到时刻t的碳排放量的累积值，其中

x⁽¹⁾(t)在[k-1,k]这段时间内的变化速率为：

其中，x⁽⁰⁾(k)是灰色导数，即为x⁽¹⁾(t)的灰色导数序列，在[k-1,k]周期内代替

灰色导数的背景值z⁽¹⁾(k)为：

x⁽¹⁾(t)|_[k-1,k]≈px⁽¹⁾(k)+(1-p)x⁽¹⁾(k-1)＝z⁽¹⁾(k)

其中p∈[0,1]；

则定义灰色模型为：

x⁽⁰⁾(k)+az⁽¹⁾(k)＝bz⁽¹⁾(k)ln(z⁽¹⁾(k))

其中，b为基础系数，a为相对容量系数。

4.根据权利要求3所述的基于贡倍兹定律的碳排放预测方法，其特征在于，以分数阶累加代替一阶累积生成矩阵，即x^(r)＝A^rx⁽⁰⁾；则分数阶累加灰色贡倍兹模型的定义形式为：

x^(r-1)(k)+az^(r)(k)＝bz^(r)(k)ln(z^(r)(k))

其中x^(r-1)(k)＝x^(r)(k)-x^(r)(k-1)，z^(r)(k)＝px^(r)(k)+(1-p)x^(r)(k),k＝2,3,…,n

分数阶累加灰色贡倍兹模型的增白微分方程为：

5.根据权利要求4所述的基于贡倍兹定律的碳排放预测方法，其特征在于，假设P＝(a,b)^T为分数阶累加灰色贡倍兹模型的参数序列，则P的最小二乘估计记为

其中，

6.根据权利要求5所述的基于贡倍兹定律的碳排放预测方法，其特征在于，对于给定的起点x^(r)(1)＝x⁽⁰⁾(1)，分数阶累加灰色贡倍兹模型的解，即时间响应函数为：

根据时间响应函数，则由得到初始序列的预测。