成果详情：

　　本发明涉及环境科学与机器学习技术领域，公开了一种基于AO算法的碳排放量预测方法、装置及设备。本发明从预置的多个碳排放影响因素中筛选目标影响因素；运用AO算法，优化分数阶灰色预测模型的阶数和支持向量回归预测模型的核心参数，分别训练得到碳排放影响因素预测模型和碳排放量预测模型，基于所述碳排放影响因素预测模型对所述目标影响因素进行预测，得到目标影响因素的预测值，将该预测值作为模型输入，利用所述碳排放量预测模型对碳排放量进行预测。本发明存在可解释性强、客观性强、预测精度高以及适用范围较大的优点，能够为不同地区和行业的碳排放量预测提供较精确的科学依据。

　　1. 技术特点：

　　采用AO算法进行碳排放量预测。

　　通过筛选预置的碳排放影响因素，选择目标影响因素。

　　优化分数阶灰色预测模型的阶数和支持向量回归预测模型的核心参数。

　　分别训练碳排放影响因素预测模型和碳排放量预测模型。

　　利用碳排放影响因素预测模型对目标影响因素进行预测，并进一步预测碳排放量。

　　2. 主要技术参数：

　　预置的多个碳排放影响因素。

　　分数阶灰色预测模型的阶数和支持向量回归预测模型的核心参数。

　　碳排放影响因素预测模型和碳排放量预测模型的训练算法和参数。

　　3. 应用范围：

　　碳排放量预测领域，适用于各个行业和地区。

　　环境科学研究机构、政府部门、企事业单位等相关领域的专业人员使用。

　　4. 市场前景：

　　随着全球对碳排放控制和减少的重视，碳排放量预测成为热门领域。

　　准确预测碳排放量对于制定环境政策和可持续发展具有重要意义。

　　该技术能够提供较精确的科学依据，具有较大的市场前景和应用潜力。

　　5. 效益分析：

　　提供可解释性强、客观性强的碳排放量预测方法。

　　预测精度高，为碳排放控制和减少提供科学依据。

　　适用范围广泛，可应用于不同地区和行业的碳排放量预测。

　　有助于制定环境政策和实施碳减排措施。

　　为企事业单位提供减少碳排放的决策支持，促进可持续发展。

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