基于神经网络优化的建筑运行阶段碳排放智能预测方法

本发明涉及一种基于神经网络优化的建筑运行阶段碳排放智能预测方法，包括以下步骤：S1获取建筑运行过程中产生的多维度数据；S2对获取的多维度数据进行预处理；S3构建初步的碳排放预测模型，采用Swin Transformer捕捉数据中的复杂非线性关系；S4使用自适应差分演化算法与量子行为粒子群优化算法相结合对模型进行优化；S5采用K折交叉验证对优化后的模型进行验证；S6应用优化后的模型进行实时碳排放预测并输出预测值；S7根据预测结果生成碳排放分析报告。本发明结合增强神经网络优化算法和实时动态数据，实现了高精度的碳排放预测和能耗管理优化，提升了预测的准确性和适应性，有效支持建筑节能减排管理。