基于堆叠模型的多特征融合碳排放预测

摘要

准确预测碳排放量对于帮助政府和企业制定有效的碳减排策略以及促进可持续发展目标的实现至关重要.但传统的预测方法难以有效应对碳排放数据的非线性和动态变化特征,针对这一问题,本文运用了一种基于集成学习堆叠模型的碳排放预测方法,通过集成梯度提升决策树、随机森林和支持向量回归作为基学习器,并采用岭回归作为元学习器来进一步提升模型的准确性和泛化能力.通过对各学习器进行优化和整合,使得堆叠模型能够有效捕捉碳排放数据中的复杂非线性关系.实验结果表明,所提出的堆叠模型在多个评价指标上均优于单一预测模型,显著提升了碳排放量的预测准确性,是一种高效、可靠的碳排放预测解决方案.

关键词

碳排放预测 / 多特征融合 / 堆叠模型 / 岭回归