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申请/专利权人：浙江建投创新科技有限公司;浙江省建设投资集团股份有限公司

摘要：本申请涉及碳排放预测技术领域，解决了克服现有技术中预测模型的适用性和准确性较差以及动态计算方法耗时较长、需要在特定平台建模计算和操作复杂的问题，公开了一种寒冷地区城市住宅供暖碳排放的预测方法及装置，该方法包括：构建不同地区的住宅基本模型，计算得全年单位面积累计的稳态耗热量，量化分析并简化住宅基本模型，计算简化后的全年单位面积累计的稳态耗热量和动态耗热量，进行相关性进行分析，构建、测试并筛选出最佳的转化系数预测模型，根据最佳的转化系数预测模型建立基于住宅空间设计参数、围护结构热工性能参数和气象参数的供暖碳排放预测模型，能够更好地揭示不同住宅设计参数对供暖碳排放的影响机制，提高预测准确性和适用性。

主权项：1.一种寒冷地区城市住宅供暖碳排放的预测方法，其特征在于，包括：构建不同地区的住宅基本模型，并通过Python语言对所述基本模型进行演变以批量生成寒冷地区城市住宅案例，根据所述寒冷地区城市住宅案例构建案例数据库；基于所述案例数据库采用Python编写稳态计算方法并计算得到各寒冷地区城市住宅案例的全年单位面积累计的稳态耗热量；通过Sobol全局敏感度分析对不同住宅的空间设计参数、围护结构热工性能参数和气象参数的稳态耗热量影响程度进行量化分析，筛选并剔除敏感度低的参数，以简化所述住宅基本模型；对简化后的基本模型进行演变以批量生成寒冷A区和B区不同预设城市的住宅案例，并计算寒冷地区城市住宅案例的全年单位面积累计的稳态耗热量和动态耗热量；将所述稳态耗热量和动态耗热量的比值作为转化系数，对所述转化系数的数值分布范围与简化后的住宅基本模型的设计参数和气象参数的相关性进行分析，其中，所述设计参数包括空间设计参数和围护结构热工性能参数；将所述寒冷地区城市住宅案例分为测试集和验证集，结合所述测试集采用多元线性回归算法构建基于住宅设计参数和气象参数的转化系数预测模型，并通过验证集对所述转化系数预测模型的预测性能进行检验和评价，以筛选出最佳的转化系数预测模型；根据最佳的转化系数预测模型建立基于住宅的设计参数和气象参数的供暖碳排放预测模型，并利用所述供暖碳排放预测模型进行寒冷地区城市住宅供暖碳排放的预测。

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