[发明专利]一种基于Keras的区域民航主被动碳排放预测方法在审
| 申请号： | 202010679105.X | 申请日： | 2020-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN111882033A | 公开（公告）日： | 2020-11-03 |
| 发明（设计）人： | 胡荣;朱昶歆;刘博文;张军峰 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;G06Q10/04;G06Q50/30 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 曹芸 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Keras的区域民航主被动碳排放预测方法，属于民航碳排放预测领域。该方法包括以下步骤：1）确定涵盖区域地理位置、社会经济、民航运输方面影响区域民航主被动碳排放的综合指标体系；2）收集区域内各项指标数值建立数据集，并将其划分为训练集和测试集；3）基于Keras框架构建包含输入层、全连接层和输出层的神经网络模型；4）运用Python调用Keras框架的API构建损失函数和优化函数，将神经网络模型在训练集上训练，并用测试集完成模型参数优化，最终输出并保存模型的结构及权重；5）依据未来区域的各指标数据，使用上述模型进行区域主被动碳排放预测。本发明提升了碳排放预测结果的丰富性与准确性，为开展民航碳减排工作提供理论支撑。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 keras 区域 民航 被动 排放 预测 方法 | ||
【主权项】：
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