基于GRA-LSTM的机场终端区碳排放预测研究
罗军
吴小林
朱子垚
杜裕鑫
韩晓彤
吴裕磊
中国民用航空飞行学院空中交通管理学院 广汉 618307
摘要：论文旨在通过整合灰色关联度分析与长短期记忆网络(LSTM)方法,对机场终端区碳排放进行预测研究.研究首先利用灰色关联度分析,识别并量化机场终端区碳排放与各影响因素之间的关联程度,从而筛选出对碳排放影响显著的关键因素.随后,基于筛选出的关键因素,构建了一个基于LSTM的碳排放预测模型,通过十一个机场近六年的数据,LSTM模型对机场未来做出预测.
关键词：LSTM神经网络灰色关联分析碳排放预测
分类号：TP183(自动化基础理论)
资助基金：中国民用航空局教育人才类项目(MHJY2023021)
论文发表日期：2025-10-20
在线出版日期：2026-01-16（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 91-94,163 )
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