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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司经济技术研究院;国网福建省电力有限公司申请的专利一种基于Stacking集成学习的碳足迹预测方法及终端获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115688989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211287905.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于Stacking集成学习的碳足迹预测方法及终端是由陈津莼;项康利;杜翼;陈晚晴;陈柯任;陈晗;李源非;蔡期塬;施鹏佳;陈思敏;郑楠;李益楠;林晓凡;林昶咏;陈紫晗;林晗星;陈文欣;陈劲宇设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Stacking集成学习的碳足迹预测方法及终端在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于Stacking集成学习的碳足迹预测方法及终端，获取碳足迹影响因素；获取碳足迹影响因素对应的影响因素数据；根据预设评估指标构建Stacking集成学习的学习器；根据影响因素数据训练学习器，得到目标Stacking集成学习模型；使用Stacking集成学习模型进行碳足迹预测；本发明引入能够组合不同模型并集成学习的Stacking集成学习模型，将不同模型进行融合，弥补了单一模型预测的不足，组合模型和集成学习能够有效提高预测的精度，并且在确认Stacking集成学习模型中的学习器时，通过预设评估指标进行筛选，进一步保证了最终所选择的学习器与需要预测的内容的适配性，从而提高预测的效果，并且根据重新确认的影响因素对Stacking集成学习模型进行训练，保证了模型的质量。

本发明授权一种基于Stacking集成学习的碳足迹预测方法及终端在权利要求书中公布了：1.一种基于Stacking集成学习的碳足迹预测方法，其特征在于，包括步骤： 获取目标行业碳足迹影响因素； 获取所述碳足迹影响因素对应的影响因素数据； 根据预设评估指标构建Stacking集成学习的学习器； 根据所述影响因素数据训练所述学习器，得到目标Stacking集成学习模型； 使用所述Stacking集成学习模型进行碳足迹预测； 所述获取碳足迹影响因素包括： 设置Kaya恒等公式： ； 其中，C表示目标行业的碳足迹总量；i等于1时，表示煤类；i等于2时，表示石油类；i等于3时，表示天然气类；M i表示目标行业的碳足迹系数；N i表示目标行业的能源消费结构；S表示目标行业的能源消费强度；T表示目标行业的产业结构；R表示经济产出；P表示常驻总人口； 在所述Kaya恒等公式中： ，，，，； 其中，C i表示第i类能源的碳足迹总量；E i表示目标行业的第i类能源的消耗总量；G 1表示目标行业的生产总值；E为目标行业的能源消费总量；G为所有行业的生产总值； 根据预设评估指标构建Stacking集成学习的学习器包括： 获取预设评估指标，并获取备选学习器； 将所述影响因素数据分别通过每一所述备选学习器，得到预测结果； 根据所述预测结果以及所述预设评估指标计算每一所述备选学习器对应的评估值，并根据所述评估值确认目标学习器； 所述评估指标包括决定系数以及平均绝对百分比误差； 所述根据所述预测结果以及所述预设评估指标计算每一所述备选学习器对应的评估值，并根据所述评估值确认目标学习器包括： 式中：yi表示影响因素数据中第i个数据集中的测试样本的真实值；表示影响因素数据得到的第i个样本的预测值；表示真实值的平均值；m表示影响因素数据中的测试样本的个数；R2表示决定系数评估值；MAPE表示平均绝对百分比误差评估值。

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