基于多源数据驱动的商住建筑碳排放关联预测与优化研究_郭永德_9787568092777

在全球气候变化和环境污染问题日益严峻的背景下，碳排放成为全球共同面临的挑战。其中，商住建筑作为能源消耗的重要领域，其碳排放问题直接影响着城市的可持续发展。因此，研究商住建筑碳排放的影响因素、预测方法和优化策略，对于实现低碳城市建设具有重要意义。本书从我国绿色低碳发展理念出发，研究不同层面的碳排放定量估计与减排策略，分别从数据处理、评估模型构建和减排策略分析三个方面，对目标区域的商住建筑碳排放进行关联特征分析研究。书中通过微观地分析地区的商住建筑碳排放特点，再到宏观层面的区域碳足迹分析，实现从点到面地综合分析区域碳排放情况，并提出相应的碳减排策略。本书的目标读者包括研究人员、工程实践者以及政策制定者。我们希望通过本书的介绍和研究成果，能够为相关领域的专业人士提供科学的指导和启发，促进碳减排技术的应用与推广。本书提出了基于多源数据驱动的商住建筑碳排放关联预测与优化的技术框架，主要通过采用多源数据驱动的方法，结合遥感卫星数据和商住建筑碳排放数据等多个维度的信息，建立了基于机器学习和数据挖掘技术的碳排放关联预测模型，

前言在全球气候变化和环境污染问题日益严峻的背景下，碳排放成为全球共同面临的挑战。其中，商住建筑作为能源消耗的重要领域，其碳排放问题直接影响着城市的可持续发展。因此，研究商住建筑碳排放的影响因素、预测方法和优化策略，对于实现低碳城市建设具有重要意义。本书从我国绿色低碳发展理念出发，研究不同层面的碳排放定量估计与减排策略，分别从数据处理、评估模型构建和减排策略分析三个方面，对目标区域的商住建筑碳排放进行关联特征分析研究。书中通过微观地分析地区的商住建筑碳排放特点，再到宏观层面的区域碳足迹分析，实现从点到面地综合分析区域碳排放情况，并提出相应的碳减排策略。本书的目标读者包括研究人员、工程实践者以及政策制定者。我们希望通过本书的介绍和研究成果，能够为相关领域的专业人士提供科学的指导和启发，促进碳减排技术的应用与推广。本书提出了基于多源数据驱动的商住建筑碳排放关联预测与优化的技术框架，主要通过采用多源数据驱动的方法，结合遥感卫星数据和商住建筑碳排放数据等多个维度的信息，建立了基于机器学习和数据挖掘技术的碳排放关联预测模型，具体展开了以下四个方面的研究工作。(1) 针对不同地区的商住建筑碳排放和遥感图像进行多源异构的数据管理，在第2章中，构建了一个基于多源碳排放的信息管理平台，主要功能包括多源数据汇集、处理分析和数据展示等。通过多源碳排放数据平台可以快速了解目标区域碳排放的时空数据，再结合数据驱动的算法来监测和评估碳排放程度，及时发现碳排放量异常波动。(2) 对于商住建筑的碳排放通用预测模型构建，在第3章中，利用物联网设备收集商住建筑的碳排放数据，并构建了一种基于深度学习的通用碳排放预测模型。它是基于自注意力机制的多维度时间序列预测算法，结合不同周期的碳排放趋势特征，提升了模型的性能与泛化能力。实验结果表明，所提出的模型除了有不错的预测结果，还可以在不同地区和气候环境下的观测点进行迁移预测，进一步验证了该模型的通用性。(3) 量化评估县级尺度的碳排放水平，在第4章中，提出了一种基于深度卷积神经网络的碳足迹估计方法，从多源遥感图像中分析县级碳排放相关信息特征，并量化计算县级尺度的碳足迹水平，然后将结果反演到空间网格上。通过实验证明，所提出的县级碳排放评估算法具有较高的精度和可靠性，可以有效地估计出我国县级行政区的碳排放量，为碳足迹估计提供一种新的可行途径。(4) 宏观分析碳足迹的空间差异分布，在第5章中，以我国各县级碳足迹的估算结果作为基础，提出了基于遥感图像的空间聚类方法，对遥感数据与碳排放进行关联分析，以揭示我国县级行政区碳排放的空间分布特征，分析碳排放与地形、气候等自然因素之间的关系，了解碳排放的形成机制。再根据分析结果，对不同程度的碳排放空间特征和对应地区的经济发展特点，结合前面商住建筑排放的结果分析，针对性地提出从宏观到微观的减排策略。本书之所以能够顺利完成，要感谢所有对本书撰写工作给予支持和帮助的人士，也感谢各位同行的讨论和建议。同时，我也要感谢家人和朋友的理解与支持。希望本书能够为读者带来新的思考和启发，为推动中国的低碳发展做出贡献。由于作者水平有限，书中难免存在不妥与疏漏之处，非常欢迎读者对本书提出宝贵的意见和建议，以便我们进一步完善和改进。

目录

第1章绪论(1)

1.1研究背景(1)

1.1.1全球气候变化与碳排放关系(1)

1.1.2中国碳排放发展现状与挑战(2)

1.1.3城市化对碳排放影响(3)

1.2研究意义和应用价值(5)

1.3国内外研究进展(6)

1.3.1碳排放评价标准与评估方法研究(6)

1.3.2建筑碳排放相关研究(7)

1.3.3碳排放关联数据库研究(10)

1.3.4基于遥感技术的碳排放监测研究(11)

1.3.5碳排放空间反演研究(12)

1.4关键问题与研究内容(14)

1.4.1关键研究问题(14)

1.4.2研究思路(16)

1.4.3多源碳排放数据平台功能实现(17)

1.4.4基于物联网的商住建筑碳排放预测研究(17)

1.4.5基于深度卷积神经网络的碳足迹遥感估计(18)

1.4.6基于遥感数据的碳排放空间特征关联分析与碳减排

策略(18)

1.5全书结构安排与研究内容(19)

第2章多源碳排放数据平台实现(22)

2.1本章引论(22)

2.2研究背景与相关工作(23)

2.2.1嵌入式系统(23)

2.2.2物联网平台(25)

2.2.3遥感技术(25)

2.2.4地理信息系统(26)

2.3多源碳排放数据平台设计(27)

2.3.1多源碳排放数据平台的总体概述(27)

2.3.2多源碳排放数据平台设计原则(27)

2.3.3多源碳排放数据平台的设计目标与要求(28)

2.3.4多源碳排放数据平台总体结构(28)

2.4多源碳排放数据平台模块(30)

2.4.1商住建筑碳排放监测模块设计(30)

2.4.2多源数据模块设计(31)

2.4.3碳排放数据预处理模块设计(33)

2.4.4碳排放数据管理平台设计(35)

2.5多源碳排放数据平台实现(35)

2.5.1商住建筑碳排放数据功能实现(36)

2.5.2多源遥感图像功能实现(44)

2.6本章小结(46)

··基于多源数据驱动的商住建筑碳排放关联预测与优化研究目录第3章基于物联网的商住建筑碳排放预测研究(47)

3.1本章引论(47)

3.2研究背景与相关工作(48)

3.2.1传统时间序列分析(48)

3.2.2支持向量机(50)

3.2.3神经网络预测方法(51)

3.2.4Transformer模型(54)

3.3基于差分自回归移动平均模型的商住建筑碳排放预测(56)

3.4基于支持向量回归算法的商住建筑碳排放预测(60)

3.5基于多维度时间序列的商住建筑碳排放预测算法(61)

3.5.1单因素多维度时间序列预测算法(62)

3.5.2多因素多维度时间序列预测算法(65)

3.6实验结果与分析(68)

3.6.1评价标准(68)

3.6.2实验结果与分析(69)

3.7本章小结(78)第4章基于混合注意力机制的深度卷积神经网络碳足迹遥感估计(79)

4.1本章引论(79)

4.2研究背景与相关工作(80)

4.2.1应用的遥感数据(80)

4.2.2残差神经网络(82)

4.2.3混合注意力机制(83)

4.2.4基于遥感图像的碳足迹算法(85)

4.3基于混合注意力机制的残差神经网络县级碳足迹评估算法(86)

4.4实验结果与分析(89)

4.4.1碳足迹数据集(89)

4.4.2实验结果分析(90)

4.5本章小结(94)

第5章基于遥感数据的碳排放空间特征关联分析与减排策略(95)

5.1本章引论(95)

5.2研究背景与相关工作(96)

5.2.1聚类算法介绍(96)

5.2.2碳减排策略研究(98)

5.2.3本章主要内容与结构安排(99)

5.3基于遥感图像的碳排放空间特征关联分析(99)

5.4针对性碳减排策略(102)

5.4.1宏观的碳减排策略分析(102)

5.4.2微观的碳减排策略分析(104)

5.5本章小结(105)

第6章全书总结和展望(106)

6.1全书总结(106)

6.2未来展望(108)

参考文献(110)

你还可能感兴趣

我要评论