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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利一种基于捕捉变量间关系的碳排放预测方法、设备及介质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：CN120087979B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510571281.4，技术领域涉及：G06Q30/018；该发明授权一种基于捕捉变量间关系的碳排放预测方法、设备及介质是由孙彦明;陈家硕;高文胜;肖琪;陈宝中;刘开信;刘嘉乐设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于捕捉变量间关系的碳排放预测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于捕捉变量间关系的碳排放预测方法、设备及介质，涉及交通碳排放预测技术领域。方法包括：基于预设的交通碳排放影响因素集合，计算交通碳排放影响因素集合与交通碳排放量之间的相关性，并进行初步筛选，得到初步变量候选池；对初步变量候选池进行多重共线性检测并更新，生成筛选后的变量候选池；通过XGBoost算法对筛选后的变量候选池进行非线性关系分析，筛选得到关键变量序列；将关键变量序列与交通碳排放量输入至Transformer模型，进行特征嵌入和位置编码，生成时序向量；对时序向量分别预测不同级别水平下的交通碳排放水平。本申请通过上述方法确保了变量筛选过程的科学性和模型构建的可靠性，进而增强模型的预测能力。

本发明授权一种基于捕捉变量间关系的碳排放预测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于捕捉变量间关系的碳排放预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取卫星遥感图像数据，通过卷积神经网络提取区域交通网络的密度特征； 获取交通监控视频，提取车流量特征； 结合所述密度特征和车流量特征，生成多源特征张量； 基于预设的交通碳排放影响因素集合，计算所述交通碳排放影响因素集合与交通碳排放量之间的相关性，并进行初步筛选，得到初步变量候选池，具体包括： 通过Pearson相关系数法，计算所述交通碳排放影响因素集合与交通碳排放量之间的线性关系，得到Pearson相关系数； 筛选所述Pearson相关系数大于第一预设阈值的第一影响变量； 通过Spearman秩相关系数法，计算所述交通碳排放影响因素集合与交通碳排放量之间的单调关系，得到Spearman秩相关系数； 筛选所述Spearman秩相关系数大于第二预设阈值的第二影响变量； 结合所述第一影响变量和第二影响变量，得到初步变量候选池； 对所述多源特征张量与初步变量候选池共同进行多重共线性检测，得到融合型候选变量池； 对所述融合型候选变量池进行多重共线性检测并更新，生成筛选后的变量候选池，具体包括： 计算所述第一影响变量和第二影响变量的VIF指数，筛选存在多重共线性的变量； 针对所述融合型候选变量池中的变量，计算所述存在多重共线性的变量与剩余变量的皮尔逊相关系数； 将所述皮尔逊相关系数归一化，得到各变量的权重系数； 根据所述权重系数，对所述存在多重共线性的变量进行加权重构，生成所述筛选后的变量候选池； 通过XGBoost算法对所述筛选后的变量候选池进行非线性关系分析，筛选得到关键变量序列； 将所述关键变量序列与交通碳排放量输入至Transformer模型，进行特征嵌入和位置编码，生成时序向量； 对所述时序向量分别预测不同级别水平下的交通碳排放水平，所述级别水平包括低碳、基准、高碳。

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