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基于数据挖掘技术的建筑碳排放信息提取方法研究

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  • 万方数据
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本文旨在探索利用数据挖掘技术从多源异构数据中提取建筑碳排放信息的方法,包括数据采集、预处理、特征工程、算法设计等环节的技术流程.研究采用多源异构数据融合策略获取数据,并进行预处理.在特征选择与提取方面,使用多种方法选择关键特征,并构建建筑特征.算法设计中,集成学习、异常检测、矩阵分解等数据挖掘算法在建筑碳排放分类、异常值识别、缺失值插补等任务中表现突出.实验结果表明,该方法能准确、高效地从海量建筑数据中提取碳排放信息,为建筑碳排放核算与管控提供数据支撑.

李旭、马冬斌、余增猛

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中国建筑一局(集团)有限公司,北京 100161

深圳市深圳特别合作区建筑工务署,广东 深圳 518119

建筑碳排放 数据挖掘 特征工程 机器学习

2024

产业创新研究
开益国际咨询研究中心（天津）

产业创新研究

CHSSCD
影响因子：0.193
ISSN：2096-4714
年,卷(期)：2024.(22)