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龍圖騰網(wǎng)恭喜九郡綠建(嘉興)科技有限公司申請(qǐng)的專利一種基于多源數(shù)據(jù)處理的公共建筑碳排放預(yù)測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119917841B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510390863.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q50/06；該發(fā)明授權(quán)一種基于多源數(shù)據(jù)處理的公共建筑碳排放預(yù)測(cè)方法是由劉亮俊;劉崇堰;張哲元;魏夏森設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-31向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于多源數(shù)據(jù)處理的公共建筑碳排放預(yù)測(cè)方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多源數(shù)據(jù)處理的公共建筑碳排放預(yù)測(cè)方法，涉及碳排放預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明旨在基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式有效量化行為因素后，并將其作為預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練所用的額外的一種多源數(shù)據(jù)，這使得預(yù)測(cè)模型能夠在基于現(xiàn)有靜態(tài)的建筑特征和環(huán)境氣候數(shù)據(jù)等的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)的行為因素，從而能夠更全面地考慮建筑物內(nèi)人員活動(dòng)和設(shè)備使用情況對(duì)能耗的影響，進(jìn)而顯著提升預(yù)測(cè)模型對(duì)于公共建筑碳排放預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于多源數(shù)據(jù)處理的公共建筑碳排放預(yù)測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多源數(shù)據(jù)處理的公共建筑碳排放預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1、收集公共建筑的能源消耗數(shù)據(jù)、環(huán)境氣候數(shù)據(jù)、建筑特征數(shù)據(jù)及運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，并定義為第一數(shù)據(jù)，同時(shí)收集公共建筑的行為因素； 步驟S2、對(duì)公共建筑的行為因素執(zhí)行量化處理，得到公共建筑的第二數(shù)據(jù)； 步驟S2a、計(jì)算公共建筑的每種行為因素的第一得分； 步驟S2a1、對(duì)于每種行為因素，分別定義至少兩個(gè)基礎(chǔ)特征，并基于至少兩個(gè)基礎(chǔ)特征構(gòu)建每種行為因素的特征向量； 步驟S2a2、基于歷史數(shù)據(jù)，為每種行為因素的特征向量中的每個(gè)基礎(chǔ)特征定義至少兩個(gè)影響因子； 步驟S2a3、基于每種行為因素的特征向量中的每個(gè)基礎(chǔ)特征、每種行為因素的特征向量中的每個(gè)基礎(chǔ)特征的影響因子，計(jì)算得到每種行為因素的特征向量中的每個(gè)基礎(chǔ)特征的影響值； 步驟S2a4、基于每個(gè)基礎(chǔ)特征的影響值，采用加權(quán)求和的方式計(jì)算得到每種行為因素的第一得分； 步驟S2b、對(duì)每種行為因素按照不同的維度劃分為至少兩類； 步驟S2c、基于每類行為因素中每種行為因素的第一得分，計(jì)算得到每類行為因素的第二得分； 每類行為因素的第二得分的計(jì)算公式為： ； 代表第q類行為因素的第二得分；代表第i種行為因素的權(quán)重；代表第i種行為因素的第一得分；代表第i種行為因素屬于第q類行為因素； 步驟S2d、綜合每類行為因素的第二得分，計(jì)算得到所有行為因素的綜合得分； 所有行為因素的綜合得分的計(jì)算公式為： ； 式中，代表所有行為因素的綜合得分；代表第q類行為因素的權(quán)重；代表行為因素類別的數(shù)量； 步驟S2e、統(tǒng)計(jì)每種行為因素的第一得分、每類行為因素的第二得分以及所有行為因素的綜合得分，并定義為公共建筑的第二數(shù)據(jù)； 步驟S3、對(duì)第一數(shù)據(jù)、第二數(shù)據(jù)執(zhí)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括清洗、驗(yàn)證、缺失值處理、標(biāo)準(zhǔn)化及歸一化； 步驟S4、構(gòu)建碳排放預(yù)測(cè)模型，并采用經(jīng)過(guò)預(yù)處理的第一數(shù)據(jù)、第二數(shù)據(jù)對(duì)碳排放預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完畢的碳排放預(yù)測(cè)模型； 步驟S5、獲取待輸入的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入至碳排放預(yù)測(cè)模型中，得到碳排放預(yù)測(cè)結(jié)果。

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