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LSTM-Attention

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TOOL · CL_113481 · Jun 21 · 17:58

联邦学习框架通过混合模型增强碳排放预测能力

本文介绍了一种新颖的联邦学习框架，旨在实现准确且注重隐私保护的全球碳排放预测。该方法结合了ARIMA和GARCH等统计模型以及LSTM-Attention和XGBoost等神经网络组件。在14个客户端进行的实验证明了其强大的性能，平均R2值为0.73，平均MAPE为6.5%，为协作减缓气候变化提供了可扩展且合规的解决方案。