二氧化碳预测模型 python

根据引用和引用，可以使用Python来建立二氧化碳预测模型。其中，引用提到了使用各种类型的绘图和其他时间序列分析技术来提取数据集的统计属性，然后使用时间序列预测方法进行预测。引用提到了基于Holt-Winter、Prophet、ANN、CNN、LSTM神经网络等方法的碳排放预测模型。这些模型可以用于预测未来发展趋势，并提供了Python的完整源代码和数据。

此外，引用也提到了一些其他的预测模型。例如，创建简单季节模型和指数平滑预测模型，以及使用线性回归模型和时间卷积网络预测模型。这些模型也可以在Python中实现。

因此，根据以上引用，你可以使用Python来建立二氧化碳预测模型，并根据需要选择适合的模型进行预测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python时间序列预测大气二氧化碳浓度](https://blog.csdn.net/jiyotin/article/details/123831293)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [碳排放预测模型,基于Holt winter、Prophet、ANN、CNN、LSTM神经网络的（预测未来发展趋势）Python](https://download.csdn.net/download/m0_57362105/87893923)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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