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Carbon emission factor multi-constraint control algorithm based on nonlinear causal inference and knowledge graph
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AI
DOI：10.1063/5.0302000.png)
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摘要
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多种因素影响碳排放因子，导致高维数据特性。同时，现实数据常包含噪声，增加了数据处理难度。为应对这些挑战，开发了一种结合非线性因果推断和知识图谱技术的多约束控制算法。该方法涉及通过随机采样生成合成数据，计算动态节点特异性碳排放因子，并引入弹性系数构建碳排放敏感性分析模型。利用格兰杰因果图建立综合碳排放评估框架，整合多种控制约束，包括总排放量、减排目标、能耗指标及利益相关方参数。实验结果表明所设计方法有效，碳排放量低于60 000吨，误差在2.69%至2.98%之间，决定系数超过0.9，计算时间在2.0秒内完成。这为工业企业实现总碳排放控制和减排目标提供了可靠决策支持，有助于高耗能行业在保障经济效益的同时促进绿色低碳发展。 (c) 2025 Author(s)。除另有注明外，本文内容均授权使用知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎4.0国际许可协议(CC BY-NC-ND)。
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