国网湖北省电力申请基于机器学习的绿色碳足迹预测方法相关装置专利，大大简化数据采集且计算速度快

<p>金融界2024年12月21日消息，国家知识产权局信息显示，国网湖北省电力有限公司电力科学研究院申请一项名为“一种基于机器学习的绿色碳足迹预测方法及相关装置”的专利，公开号CN 119151034 A，申请日期为2024年8月。</p><p>专利摘要显示，本发明涉及一种基于机器学习的绿色碳足迹预测方法及相关装置，该方法包括：采集已有的产品碳足迹数据，包括产品的各生命周期环节的能源消耗数据、原材料使用数据及各阶段的碳排放数据；将采集到的数据按比例8：1：1分为训练集、测试集和验证集，在训练集上训练人工神经网络模型，在测试集上对模型的性能进行测试，最后在验证集上验证模型的有效性；将训练集数据输入人工神经网络进行深度学习；引入均方差损失函数对人工神经网络模型进行梯度优化；将人工神经网络模型用于其他产品的碳足迹预测计算中。本发明利用机器学习算法对产品碳足迹进行预测，不仅可以大大简化数据的采集，并且计算速度也比传统计算方法快。</p>