摘要
本发明公开了基于多源数据融合与动态反馈修正的施工全过程碳排放计量方法,包括通过物联网设备采集施工设备运行、建材物流、环境参数等多源数据并预处理;利用改进神经网络模型分类关联数据,输出施工环节综合能耗与碳排放潜力;构建涵盖运输、设备、人员活动的计量模型,结合动态参数实现环节计算;通过实时CO2监测比对预测值,基于故障树分析定位偏差并修正模型。本发明通过多源数据融合和动态反馈修正架构,实现施工各阶段碳排放的全要素覆盖与实时自适应修正,计量精度提升,支持施工单位快速识别高碳环节并优化工艺,且方法兼容性强,可适配不同施工项目,具有显著的工程应用价值。
技术关键词
碳排放计量方法
施工全过程
环境监测数据
排放监测设备
动态
构建数据融合模型
阶段
负荷分解算法
物联网设备
偏差
故障树分析法
迁移学习技术
施工设备
卡尔曼滤波算法
碳排放管理
建立关联关系
建材
项目
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多传感器融合
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