CN119417006A 基于知识图谱的装配式建筑施工期碳排放量化与预测方法 （重庆大学）

基于知识图谱的装配式建筑施工期碳排放本发明公开了基于知识图谱的装配式建筑配式建筑施工期碳排放知识图谱可视化研究，明确了装配式建筑施工期碳排放的影响因子体四种机器学习算法对装配式建筑施工期碳排放2在CNKI数据库和WoS核心合集数据库中检索装配式建筑施工期碳排放领域文献，筛选构建出装配式建筑施工期碳排放知识图谱可视化数据集；基于CiteSpace知识图谱可视化基于建筑施工期碳排放量化方法对比分析，建立基于过程选择重庆市某装配式公共停车楼对建立的装配式建筑施工期碳排放量化模型开展案选择机器学习算法构建装配式建筑施工期碳排放预测模型；结合知识图2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的装配式建筑施工期碳排放量化与预测方法，对装配式建筑施工期碳排放开展模块化量化研究，基于装配式建筑于过程分析法和碳排放因子法相结合的装配式建筑施工期碳排对装配式建筑施工期的施工现场的碳源进行量化指标分析，明确碳源采用基于过程分析法和碳排放因子法相结合的方法对装配式建筑施工期碳排放进行3构建装配式建筑施工期碳排放量化公式，采用Python编程语言开发矩阵乘积量化程3.根据权利要求2所述的基于知识图谱的装配式建筑施工期碳排放量化与预测方法，4.根据权利要求2所述的基于知识图谱的装配式建筑施工期碳排放量化与预测方法，5.根据权利要求2所述的基于知识图谱的装配式建筑施工期碳排放量化与预测方法，j为第j个施工模块的消耗矩阵，Mji为第j个施工模块第i种建筑材料的消耗量，第j个施工模块第i种施工人员班组；Fj块第i种运输交通工具的碳排放因子，FRji为第j个施工模块第i种施工人员班组碳排放因将一个矩阵转化成只包含其对角线数据的矩阵，使用Kroneckerdelta函数和给定矩6.根据权利要求1所述的基于知识图谱的装配式建筑施工期碳排放量化与预测方法，通过对建筑碳排放预测方法的对比分析，选择机器学习算法构建装配结合知识图谱可视化和碳排放特征分析结果，识别装配式建筑碳排放关键影响因素，4基于机器学习算法建立预测模型，首先确定单个模型的以均方根误差和拟合优度系数为评价指标，对比四种机器学习预测模型的预测效果，5内针对装配式建筑施工期碳排放量化的研究相对较少，已有研究多集中于建筑运营阶段，[0008]在CNKI数据库和WoS核心合集数据库中检索装配式建筑施工期碳排放领域文献，筛选构建出装配式建筑施工期碳排放知识图谱可视化数据集；基于CiteSpace知识图谱可相结合的装配式建筑施工期碳排放量化模型；分析和量化当前规范和文献中的碳排放因[0012]选择重庆市某装配式公共停车楼对建立的装配式建筑施工期碳排放量化模型开6对装配式建筑施工期碳排放进行量化，并确定碳排放量化模型中的所有碳排放因子数值，ji为第j个施工模块第i种机械的施工台班量，Yji为第j个施工模块第i种运输设备台[0026]将一个矩阵转化成只包含其对角线数据的矩阵，使用Kroneckerdelta函数和给7过网格寻优和k折交叉验证法寻找模型最优超参数，建立装配式建筑施工期碳排放预测模[0039](1)本发明方法利用CNKI数据库和WoS核心合集数据库中检索装配式建筑施工期[0040](2)本发明方法改进传统碳排放量化方法，建立基于过程分析法和碳排放因子法[0041](3)本发明方法对装配式建筑施工期碳排放量化模型案例进行过程相关性特征分[0042](4)本发明方法以碳排放影响因素为基础，基于四种机器学习算法对装配式建筑8[0052]在CNKI数据库和WoS核心合集数据库中检索装配式建筑施工期碳排放领域文献，筛选构建出装配式建筑施工期碳排放知识图谱可视化数据集。基于CiteSpace知识图谱可9范围涵盖装配式建筑施工现场以及材料与预制构[0065]对装配式建筑施工期碳排放开展模块化量化研究，基于装配式建筑分部分项工[0070]分析装配式建筑施工期碳排放具体来源。材料碳排放指[0072]引入帕累托分析法(ABC分类法)对施工现场碳源进行分析，此方法基于事物在技要影响因素)，累计发生频率8090C类因素(一般影响因素)，累计发生频率90%~[0075]装配式建筑施工期碳排放量化方法采用基于过程分析法和碳排放因子法相结合[0076](1)电力碳排放因子：装配式建筑施工期碳排放量化的电力碳排放因子采用全国统一电力碳排放因子，最新全国电网平均排放因子为0.5703kgCO2e/kWh(每千瓦时产生[0080](3)建筑材料碳排放因子：建筑材料碳排放因子参考《建筑碳排放测算标准》[0088](6)施工人员碳排放因子：施工人员的碳排放量通过单位工时数与单位工时的碳排放强度相乘得出，中国建筑工人每年的平均碳排放量为1.30tCO2当量，换算为[0090]装配式碳排放模型量化公式如式(2)所示，量化公式包括装配式建筑施工期七个Ctf为土石方与基坑施工模块碳Cgh为钢筋混凝土施工模块碳排放2eCtm为材料消耗碳排2eFmai为第i种材料碳排放因子，kgCO2e/t；Dai为第i种材料运输距离，km；Fyai为运输车辆碳排放因子，kgCO2e/(t·km)；Jai为第i种机械使用台班量，台班；Fjai为第i种机械的台班碳排放子，rabi为第i种材料运输的距离；Fybi为运输车辆碳排放因子；Jbi为第i种机械使用台班zymei为第i种材料运输的距离；Fyei为运输车辆碳排放因子；Jei为第i种机械j为第j个施工模块消耗序列；Mji为第j个施工模块第i种建筑材料的消耗ji为第j个施工模块第i种机械的施工台班量；Yji为第j个施工模块第i种运输设备台ji第j个施工模块第i种施工人员班组。细地了表达某一模块中的建筑材料(Mji)，施工机械(Jji)，运输设备(Yji)，以及施工班组j为第j个施工模块矩阵；Fmji为第j个施工模块第i种材料的碳排放因子；阵转化成只包含其对角线数据的矩阵，可以使用矩阵变换来实现。具体来说，使用[0142]选择重庆市某装配式公共停车楼对建立的装配式建筑施工期碳排放量化模型开[0147]基于可视化分析和时间序列分析方法分析装配式建筑施工期碳排放总体特征和[0155]常用的相关性检验方法为皮尔逊相关性检验，皮尔逊相关系数(r)是度量两个随[0157]要讨论两变量是否相关必须讨论显著性水平p，两者之间的相关关系可能只是偶的核心原理是找到一个光滑的函数，在给定的数据点上取特定的值。假设有一组数据点网络的隐含层配置仅考虑单层和双层两种情况。通过网格寻优和k折交叉验证法对BP神经