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2024-03-23 发布于四川
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基于人工智能的碳排放优化控制方法及系统.pdf

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本申请实施例提供一种基于人工智能的碳排放优化控制方法及系统，通过采用第一融合神经网络和利用样例碳排放监测数据序列，能够有效地从历史数据中学习和挖掘出有用的优化控制策略。其次，利用神经网络间的依赖信息，可以更好地理解和揭示不同神经网络之间的决策区别，从而使得网络参数学习和融合训练误差的调整更为精确。最后，通过精简调优，可以优化神经网络的配置量，降低计算复杂度，提高网络的运行效率，降低了计算资源的消耗。最终生成的目标融合神经网络能够针对目标碳排放源进行高效、准确的碳排放优化控制决策，实现了对碳排放优

(19)国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号CN117742160A

(43)申请公布日2024.03.22

(21)申请号202410178414.7

(22)申请日2024.02.09

(71)申请人广州市威士丹利智

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