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摘要：本发明涉及碳排放计算领域，特别是涉及融合大数据与区块链的建筑季节性暖通碳排放精算系统。包括：数据采集模块、碳排放计算模块及数据上传模块；数据采集模块按照如下步骤运行：获取春季碳排放预测模型A1、夏季碳排放预测模型A2、秋季碳排放预测模型A3及冬季碳排放预测模型A4；根据季节交替时段中，分别对应的模型权重值P1、P2、P3及P4，生成目标建筑的碳排放值。本发明中通过分别为不同的季节设置不同的预测模型，可以更加准确细致的预测不同季节中的碳排放数据。另外，本实施例中为了更加准确的对季节交替时段的暖通设备的碳排放量进行预测，通过结合不同的模型对不同暖通特征的捕捉优势，来得到更加准确的碳排放预测结果。

主权项：1.融合大数据与区块链的建筑季节性暖通碳排放精算系统，其特征在于，所述系统包括：数据采集模块、碳排放计算模块及数据上传模块；所述碳排放计算模块分别与数据采集模块及数据上传模块通信连接；所述数据采集模块用于采集目标建筑对应的暖通特征数据；所述碳排放计算模块用于根据所述暖通特征数据获取目标建筑的碳排放值；所述数据上传模块用于将所述碳排放值上传至预设的区块链上；所述数据采集模块按照如下步骤运行：获取所述目标建筑所在区域对应的春季碳排放预测模型A1、夏季碳排放预测模型A2、秋季碳排放预测模型A3及冬季碳排放预测模型A4；A1、A2、A3及A4均为LSTM模型；根据季节交替时段中，A1、A2、A3及A4分别对应的模型权重值P1、P2、P3及P4，生成所述季节交替时段中所述目标建筑的碳排放值W；W满足如下条件：W=P1×result1+P2×result2+P3×result3+P4×result4；其中，result1、result2、result3及result4分别为A1、A2、A3及A4根据采集到的目标建筑的排放时序数据生成的碳排放预测值；其中，模型权重值P1、P2、P3及P4按照如下步骤生成：根据季节交替时段对应的历史数据，生成所述季节交替时段对应的排放验证时序数据集B=（B1、B2、…、Bi、…、Bfn）；其中，Bi为所述季节交替时段中的第i个排放验证时序数据，Bi=（Bi1，Ti），Bi1为所述季节交替时段中预设采集时段的目标建筑对应的暖通特征数据；Ti为Bi1对应的目标建筑的实际碳排放值；fn为所述季节交替时段中排放验证时序数据的总数，fn=1、2、…、fn；分别将B依次输入A1、A2、A3及A4中，生成对应的四个预测序列C1、C2、C3及C4；其中，C1为将B中的每一排放验证时序数据输入A1后对应生成的预测结果序列（T11、T12、…、T1i、…、T1fn）；C2为将B中的每一排放验证时序数据输入A2后对应生成的预测结果序列（T21、T22、…、T2i、…、T2fn）；C3为将B中的每一排放验证时序数据输入A3后对应生成的预测结果序列（T31、T32、…、T3i、…、T3fn）；C4为将B中的每一排放验证时序数据输入A4后对应生成的预测结果序列（T41、T42、…、T4i、…、T4fn）；根据B中的碳排放值及C1、C2、C3、C4中的预测排放值，生成所述季节交替时段对应的模型权重值P1、P2、P3及P4；其中，P1、P2、P3及P4分别满足如下条件： ；；；； ；； ；；其中，、及分别为A1、A2、A3及A4对应的预测偏差值。

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