Python实现基于LSTM多输入单输出未来碳排放预测的详细项目实例
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随着全球气候变化的加剧，碳排放问题已成为各国政府和企业关注的重点。碳排放不仅影响环境质量，造成空气污染，还对全球变暖产生深远的负面影响。为了减缓全球变暖进程，准
确预测未来碳排放趋势具有重要的科学和实践意义。特别是在工业、交通、能源等领域，碳排放预测能够帮助政府和企业制定更加科学的减排政策，优化资源配置，从而达到减排和可持续发展的目标。
当前，碳排放预测主要依赖于统计学方法和机器学习算法。由于碳排放数据的非线性和复杂性，传统的预测方法难以有效捕捉数据中的潜在模式。而基于深度学习的长短期记忆网络（
LSTM
，Long Short-Term Memory
）被广泛应用于时间序列预测问题中，因其能够处理序列数据中的长期依赖关系，特别适合于碳排放的时间序列预测任务。
LSTM
作为一种深度学习技术，通过捕捉历史数据的长短期依赖关系，能够对未来的碳排放进行高精度的预测。
在该背景下，本项目将使用
LSTM
模型进 ...