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龙图腾网获悉中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司申请的专利基于神经网络的碳排放智能预测系统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：CN120106307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510282477.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于神经网络的碳排放智能预测系统是由胡健坤;付强;吉小恒;卢雪莹;王海吉;袁长水设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的碳排放智能预测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于神经网络的碳排放智能预测系统，涉及碳排放预测技术领域。该系统通过获取目标企业的历史能源消耗和碳排放数据，进行特征提取与降维处理，构建能源消耗数据集和碳排放数据集。通过Siamese网络捕捉能源消耗数据与碳排放数据之间的复杂非线性关系，通过双分支结构提取潜在特征，并输出关联度矩阵和非线性特征。通过长短期记忆网络对关联度矩阵和非线性特征进行时序建模，捕捉碳排放与能源消耗之间的时序依赖关系，预测目标企业未来的碳排放值。通过梯度下降算法，根据预测值与实际值之间的误差，优化模型的参数权重。为目标企业提供精准的碳排放预测，助力企业在碳排放管理和节能降耗方面做出更加科学的决策。

本发明授权基于神经网络的碳排放智能预测系统在权利要求书中公布了：1.基于神经网络的碳排放智能预测系统，其特征在于，包括以下模块：数据处理模块、非线性关系建模模块、预测模块、优化模块； 所述数据处理模块用于获取目标企业的历史能源消耗数据和碳排放数据并进行预处理，包括提取关键特征和降维处理，构建能源消耗数据集和碳排放数据集； 所述非线性关系建模模块用于根据能源消耗数据集和碳排放数据集，通过Siamese网络捕捉历史能源消耗数据与碳排放之间的复杂非线性关系，建立能源消耗数据和碳排放数据之间的映射模型，输出关联度矩阵和非线性特征； 所述预测模块用于通过长短期记忆网络对关联度矩阵和非线性特征进行时序建模，捕捉碳排放和能源消耗之间的时序依赖关系，预测目标企业未来的碳排放值； 所述优化模块用于根据目标企业未来的碳排放值与实际碳排放值之间的误差，通过梯度下降算法调整映射模型的参数权重； 通过Siamese网络捕捉历史能源消耗数据与碳排放之间的复杂非线性关系的具体过程如下： 将能源消耗数据集和碳排放数据集作为输入，通过Siamese网络的双分支结构，将数据传入两个相同的子网络进行处理； 在每个子网络中，通过神经网络层对输入数据进行特征提取和嵌入，提取出历史能源消耗数据和碳排放数据中的潜在模式； 计算两个子网络输出的相似性，捕捉历史能源消耗数据和碳排放之间的非线性关系； 建立能源消耗数据和碳排放数据之间的映射模型的具体过程如下： 通过Siamese网络捕捉到历史能源消耗数据和碳排放数据之间的非线性关系后，结合历史数据的关键特征； 通过全连接层学习能源消耗与碳排放之间的深层次关联； 通过回归算法调整网络权重，构建出能源消耗数据与碳排放数据之间的映射模型； 输出关联度矩阵和非线性特征的具体过程如下： 通过Siamese网络的双分支结构计算两个子网络输出的相似性，每个子网络分别处理能源消耗数据和碳排放数据，提取特征后，通过计算余弦相似度评估每对数据点之间的关系强度组成关联度矩阵，矩阵中的每个元素表示两个数据点间的关联程度，捕捉能源消耗和碳排放之间的非线性关系； 通过神经网络层对输入的能源消耗数据和碳排放数据进行非线性变换，在每一层神经网络中，经过激活函数处理，提取非线性特征； 将得到的关联度矩阵和非线性特征作为输出。

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