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基于可解释性机器学习的建筑物物化阶段碳排放量预测研究
被引量：
5
1
作者
王志强
任金哥
+1 位作者
韩硕
李文超
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期2454-2466,共13页
现有碳排放计算方法存在数据量大、计算繁琐和仅适用于事中、事后控制等问题,不利于设计人员在设计阶段进行碳减排工作。为此,研究将机器学习引入建筑物碳排放量计算领域,帮助设计人员在早期设计阶段获得建筑物物化阶段的碳排放信息,提...
现有碳排放计算方法存在数据量大、计算繁琐和仅适用于事中、事后控制等问题,不利于设计人员在设计阶段进行碳减排工作。为此,研究将机器学习引入建筑物碳排放量计算领域,帮助设计人员在早期设计阶段获得建筑物物化阶段的碳排放信息,提供碳减排参考。首先,收集并建立建筑物物化阶段碳排放数据库;其次,基于5个建筑物特征,建立4种不同类型的机器学习模型,并根据评价指标对模型性能进行评价;最后,利用沙普利加和解释(Shapley Additive exPlanations, SHAP)和部分依赖图(Partial Dependence Plot, PDP)验证最优模型应用的合理性,并深入挖掘各特征与碳排放之间的复杂关系,为建筑物碳减排提供新的信息。结果显示:各机器学习模型可以很好地预测建筑物物化阶段碳排放过程,其中建立的极度随机树(Extremely Randomized Trees, ET)模型对碳排放的预测表现最优;机器学习模型各特征对预测结果的影响与现有研究相似,表明了机器学习模型预测结果的可靠性与合理性;机器学习模型可以深入挖掘各特征与碳排放之间的复杂关系,为建筑物碳减排提供新的指导。
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关键词
环境工程学
建筑物物化阶段
碳排放
机器学习
可解释性分析
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职称材料
题名
基于可解释性机器学习的建筑物物化阶段碳排放量预测研究
被引量：
5
1
作者
王志强
任金哥
韩硕
李文超
机构
青岛理工大学管理工程学院
智慧城市建设管理研究中心(新型智库)
青岛理工大学建筑设计研究院
出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期2454-2466,共13页
基金
国家自然科学基金项目(71471094)
青岛理工大学人文社会科学研究基金项目(Crw2023-006)。
文摘
现有碳排放计算方法存在数据量大、计算繁琐和仅适用于事中、事后控制等问题,不利于设计人员在设计阶段进行碳减排工作。为此,研究将机器学习引入建筑物碳排放量计算领域,帮助设计人员在早期设计阶段获得建筑物物化阶段的碳排放信息,提供碳减排参考。首先,收集并建立建筑物物化阶段碳排放数据库;其次,基于5个建筑物特征,建立4种不同类型的机器学习模型,并根据评价指标对模型性能进行评价;最后,利用沙普利加和解释(Shapley Additive exPlanations, SHAP)和部分依赖图(Partial Dependence Plot, PDP)验证最优模型应用的合理性,并深入挖掘各特征与碳排放之间的复杂关系,为建筑物碳减排提供新的信息。结果显示:各机器学习模型可以很好地预测建筑物物化阶段碳排放过程,其中建立的极度随机树(Extremely Randomized Trees, ET)模型对碳排放的预测表现最优;机器学习模型各特征对预测结果的影响与现有研究相似,表明了机器学习模型预测结果的可靠性与合理性;机器学习模型可以深入挖掘各特征与碳排放之间的复杂关系,为建筑物碳减排提供新的指导。
关键词
环境工程学
建筑物物化阶段
碳排放
机器学习
可解释性分析
Keywords
environmental engineering
materialization stage of building
carbon emission
machine learning
interpretability analysis
分类号
X322 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于可解释性机器学习的建筑物物化阶段碳排放量预测研究
王志强
任金哥
韩硕
李文超
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
5
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