基于机器学习和多目标优化的建筑碳排放预测与控制方法

本发明公开了一种基于机器学习和多目标优化的建筑碳排放预测与控制方法。方法为：收集建筑设计参数与运行参数，构建用于机器学习模型训练的数据集；基于数据集训练机器学习模型，预测空调碳排放指标、照明碳排放指标、设备碳排放指标和碳减排指标；建立多目标优化模型，将最小化空调碳排放指标、照明碳排放指标、设备碳排放指标和最大化碳减排指标作为优化目标；采用多目标粒子群优化算法对多目标优化模型进行求解，获得满足不同碳排放目标折衷的帕累托最优方案集合，作为后续采用逼近理想解排序法选优的候选解集；基于候选解集，应用逼近理想解排序法选取最优方案，并将最优方案用于建筑碳排放控制。本发明能够在复杂的建筑参数空间中高效寻优。