时空预测 | 基于深度学习的碳排放时空预测模型数据收集和准备：收集与碳排放相关的数据，包括历史碳排放数据、气象数据、人口密度数据等。确保数据的质量和完整性，并进行必要的数据清洗和预处理。 特征工程：根据问题的需求和领域知识，对数据进行特征工程。这可能包括特征选择、特征变换、数据归一化等操作，以提取能够有效预测碳排放的特征。 构建深度学习模型：选择适当的深度学习模型来建模碳排放时空预测问题。常用的模型包括循环神经网络 (RNN)、长短期记忆网络 (LSTM)、卷积神经网络 (CNN) 等。根据问题的复杂性和数据的特点，可以采用单个模型或者多个模型进行组