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申请/专利权人：四川省建筑设计研究院有限公司
摘要：本发明公开了一种建筑碳排放量预测方法，通过多种机器学习模型对比，并加以相关性分析，提高了预测模型的准确性；机器学习模型分类按照同一气候区同一建筑类型同一绿色建筑星级，与传统分类同一气候区相比增加两个约束条件，提高预测模型的准确性；选择的建设条件与设计条件特征因子是方案阶段较易获取、对方案影响较大的关键性因子；通过预测模型预测碳排量，提出特征因子贡献度，并增加经验权重，方便设计师选择设计方案的优化方案，易于操作；在建筑项目设计之初预测准确的碳排放量，实现正向设计，推进建设领域的节能减碳。
主权项：1.一种建筑碳排放量预测方法，应用于建筑项目设计阶段的运行碳排放预测，其特征在于，包括：获取已有施工图纸的建筑项目模型历史数据，并根据所述建筑项目模型历史数据构建样本数据库；以所述样本数据库中的样本数据为基础，采用多种类机器学习方法对样本数据进行学习，以确定建筑项目碳排放预测模型；获取待预测建筑项目设计方案所对应的待预测建筑项目模型数据，并采用建筑项目碳排放预测模型对待预测建筑项目模型数据进行识别，得到建筑项目碳排放预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川省建筑设计研究院有限公司 一种建筑碳排放量预测方法
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