基于知识图谱的城市综合体碳排放预测方法和系统

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基于知识图谱的城市综合体碳排放预测方法和系统
申请号:CN202410886993
申请日期:2024-07-03
公开号:CN118966402A
公开日期:2024-11-15
类型:发明专利
摘要
本发明提出了一种基于知识图谱的城市综合体碳排放预测方法和系统,所述方法包括:采集汇总城市综合体原始数据,并进行数据预处理,所述预处理至少包括基于能耗活动数据获取碳排放量数据;基于预处理后的数据构建知识图谱,所述知识图谱以数据中包含的建筑实体、能耗实体和交通方式实体为节点,以各实体之间的关系模式为边;基于构建的知识图谱提取动态时间序列特征和静态空间数据特征,并进行特征拼接形成综合特征集;建立预测模型,基于综合特征集对建立的预测模型进行训练,并基于训练完成的预测模型进行碳排放量预测。本发明适用于城市碳排放预测、空气质量监控、能源规划等领域,通过整合先进算法构建智能预测系统,可提供有效的决策支持。
技术关键词
排放预测方法 实体 时间序列特征 建筑图像数据 建立预测模型 构建知识图谱 排放量 关系 动态交通流 XGBoost模型 能耗 空气质量监控 社区检测算法 智能预测系统 节点
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