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申请/专利权人：苏州科技大学

摘要：本发明公开了一种低碳出行的社区建成环境空间模型的构建方法及系统，涉及环境空间数据处理技术领域，具体步骤为：获取数据：获取与社区建成环境空间模型相关的数据；特征提取：根据获取数据进行特征提取；特征筛选：根据统计模型对提取的特征进行筛选，获得第一碳排量参数集和第二碳排量参数集；模型建立：根据第一碳排量参数集和或第二碳排量参数集中的碳排量参数，构建社区建成环境空间模型；本发明通过BP神经网络系统，能够快速、准确地获得碳排量参数的预估值，为社区的低碳改造提供了数据支持。

主权项：1.一种低碳出行的社区建成环境空间模型的构建方法，其特征在于，具体步骤为：获取数据：获取与社区建成环境空间模型相关的数据；特征提取：根据获取数据进行特征提取；特征筛选：根据统计模型对提取的特征进行筛选，获得第一碳排量参数集和第二碳排量参数集；模型建立：根据第一碳排量参数集和或第二碳排量参数集中的碳排量参数，构建社区建成环境空间模型；社区建成环境空间模型包括完整社区建成环境空间模型和改进社区建成环境空间模型；完整社区建成环境空间模型的构建步骤为：将预设最大碳排放量数值以及第一碳排量参数集中部分碳排量参数的参数值输入训练好的神经网络，获得第一碳排量参数集中剩余碳排量参数的估计值；根据第一碳排量参数集中部分碳排量参数的参数值以及第一碳排量参数集中剩余碳排量参数的估计值构建三维的社区建成环境空间初始模型；获取城市空间环境图片，并将城市空间环境图片导入社区建成环境空间初始模型，进行地标标记以及位置标定；变换标定后的社区建成环境空间初始模型的存储位置，得到完整社区建成环境空间模型；改进社区建成环境空间模型的构建步骤为：获取城市空间环境图片和社区空间环境图片、社区环境参数；基于社区环境参数构建三维的社区建成环境空间初始模型；将城市空间环境图片和社区空间环境图片导入社区建成环境空间初始模型，进行地标标记、位置标定以及环境覆盖；获取第一碳排量参数集和第二碳排量参数集中碳排量参数的参数值；将第一碳排量参数集和第二碳排量参数集中碳排量参数的参数值输入训练好的神经网络，获得碳排放量值；根据碳排放量值设置预定碳排放量值；将预定碳排放量值、第一碳排量参数集中部分碳排量参数及第二碳排量参数集中碳排量参数的参数值输入训练好的神经网络，获得第一碳排量参数集中剩余碳排量参数的估计值；基于第一碳排量参数集中剩余碳排量参数的估计值对标定后的社区建成环境空间初始模型进行环境优化；变换优化后的社区建成环境空间初始模型的存储位置，得到改进社区建成环境空间模型。

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百度查询： 苏州科技大学 一种低碳出行的社区建成环境空间模型的构建方法及系统