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人工智能在工业碳减排技术中的作用与成效
前言
集成学习方法通过结合多个预测模型的结果，以期得到更高的准确度和更强的鲁棒性。常见的集成学习方法包括随机森林、梯度提升机（GBM）等。这些方法通过生成多个基学习器，然后通过加权投票或平均等方式得到最终的预测结果。集成学习在碳排放预测中的优势在于能够避免单一模型的过拟合问题，并能通过多模型融合来提升预测的准确性。
在能源管理系统中，AI通过分析能源消耗的实时数据，能够实现智能调度与优化。这种调度不仅考虑当前能源需求，还能预测未来的能源需求，并根据不同的情境进行动态调整。通过优化能源流向、调整运行时间和负
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