123,123

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　在全球氣候變化和環(huán)境污染問題日益嚴(yán)峻的背景下，碳排放成為全球共同面臨的挑戰(zhàn)。其中，商住建筑作為能源消耗的重要領(lǐng)域，其碳排放問題直接影響著城市的可持續(xù)發(fā)展。因此，研究商住建筑碳排放的影響因素、預(yù)測(cè)方法和優(yōu)化策略，對(duì)于實(shí)現(xiàn)低碳城市建設(shè)具有重要意義。本書從我國(guó)綠色低碳發(fā)展理念出發(fā)，研究不同層面的碳排放定量估計(jì)與減排策略，分別從數(shù)據(jù)處理、評(píng)估模型構(gòu)建和減排策略分析三個(gè)方面，對(duì)目標(biāo)區(qū)域的商住建筑碳排放進(jìn)行關(guān)聯(lián)特征分析研究。書中通過微觀地分析地區(qū)的商住建筑碳排放特點(diǎn)，再到宏觀層面的區(qū)域碳足跡分析，實(shí)現(xiàn)從點(diǎn)到面地綜合分析區(qū)域碳排放情況，并提出相應(yīng)的碳減排策略。本書的目標(biāo)讀者包括研究人員、工程實(shí)踐者以及政策制定者。我們希望通過本書的介紹和研究成果，能夠?yàn)橄嚓P(guān)領(lǐng)域的專業(yè)人士提供科學(xué)的指導(dǎo)和啟發(fā)，促進(jìn)碳減排技術(shù)的應(yīng)用與推廣。本書提出了基于多源數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的商住建筑碳排放關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)與優(yōu)化的技術(shù)框架，主要通過采用多源數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，結(jié)合遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)和商住建筑碳排放數(shù)據(jù)等多個(gè)維度的信息，建立了基于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的碳排放關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)模型，

作者簡(jiǎn)介

　　郭永德男，漢族，中國(guó)澳門人。澳門城市大學(xué)助理教授，澳門城市大學(xué)-珠海歐比特時(shí)空大數(shù)據(jù)與人工智能聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室主任。作者分別在2014年和2020年取得了清華大學(xué)電子系的工學(xué)碩士和工學(xué)博士學(xué)位。曾到美國(guó)俄勒岡州立大學(xué)電氣工程與計(jì)算機(jī)系作訪問學(xué)者，師從Thomas Dietterich榮譽(yù)教授，參與有關(guān)非洲環(huán)境可持續(xù)計(jì)算的應(yīng)用項(xiàng)目，研究遙感圖像因遮擋導(dǎo)致的數(shù)據(jù)缺失問題。在2021年1月起，入職澳門城市大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究院，擔(dān)任助理教授一職，同時(shí)為碩士生導(dǎo)師。作者的研究方向是圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別、環(huán)境可持續(xù)計(jì)算和遙感數(shù)據(jù)空間化等，已發(fā)表學(xué)術(shù)論文10余篇（SCI/EI）和專著1本，并分別主持與參與多個(gè)澳門基金會(huì)和國(guó)家自然科學(xué)基金的研究項(xiàng)目。

圖書目錄

目錄
第1章緒論(1)
1.1研究背景(1)
1.1.1全球氣候變化與碳排放關(guān)系(1)
1.1.2中國(guó)碳排放發(fā)展現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)(2)
1.1.3城市化對(duì)碳排放影響(3)
1.2研究意義和應(yīng)用價(jià)值(5)
1.3國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展(6)
1.3.1碳排放評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)與評(píng)估方法研究(6)
1.3.2建筑碳排放相關(guān)研究(7)
1.3.3碳排放關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫研究(10)
1.3.4基于遙感技術(shù)的碳排放監(jiān)測(cè)研究(11)
1.3.5碳排放空間反演研究(12)
1.4關(guān)鍵問題與研究?jī)?nèi)容(14)
1.4.1關(guān)鍵研究問題(14)
1.4.2研究思路(16)
1.4.3多源碳排放數(shù)據(jù)平臺(tái)功能實(shí)現(xiàn)(17)
1.4.4基于物聯(lián)網(wǎng)的商住建筑碳排放預(yù)測(cè)研究(17)
1.4.5基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的碳足跡遙感估計(jì)(18)
1.4.6基于遙感數(shù)據(jù)的碳排放空間特征關(guān)聯(lián)分析與碳減排
策略(18)
1.5全書結(jié)構(gòu)安排與研究?jī)?nèi)容(19)
第2章多源碳排放數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)(22)
2.1本章引論(22)
2.2研究背景與相關(guān)工作(23)
2.2.1嵌入式系統(tǒng)(23)
2.2.2物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)(25)
2.2.3遙感技術(shù)(25)
2.2.4地理信息系統(tǒng)(26)
2.3多源碳排放數(shù)據(jù)平臺(tái)設(shè)計(jì)(27)
2.3.1多源碳排放數(shù)據(jù)平臺(tái)的總體概述(27)
2.3.2多源碳排放數(shù)據(jù)平臺(tái)設(shè)計(jì)原則(27)
2.3.3多源碳排放數(shù)據(jù)平臺(tái)的設(shè)計(jì)目標(biāo)與要求(28)
2.3.4多源碳排放數(shù)據(jù)平臺(tái)總體結(jié)構(gòu)(28)
2.4多源碳排放數(shù)據(jù)平臺(tái)模塊(30)
2.4.1商住建筑碳排放監(jiān)測(cè)模塊設(shè)計(jì)(30)
2.4.2多源數(shù)據(jù)模塊設(shè)計(jì)(31)
2.4.3碳排放數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊設(shè)計(jì)(33)
2.4.4碳排放數(shù)據(jù)管理平臺(tái)設(shè)計(jì)(35)
2.5多源碳排放數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)(35)
2.5.1商住建筑碳排放數(shù)據(jù)功能實(shí)現(xiàn)(36)
2.5.2多源遙感圖像功能實(shí)現(xiàn)(44)
2.6本章小結(jié)(46)
··基于多源數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的商住建筑碳排放關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)與優(yōu)化研究目錄第3章基于物聯(lián)網(wǎng)的商住建筑碳排放預(yù)測(cè)研究(47)
3.1本章引論(47)
3.2研究背景與相關(guān)工作(48)
3.2.1傳統(tǒng)時(shí)間序列分析(48)
3.2.2支持向量機(jī)(50)
3.2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法(51)
3.2.4Transformer模型(54)
3.3基于差分自回歸移動(dòng)平均模型的商住建筑碳排放預(yù)測(cè)(56)
3.4基于支持向量回歸算法的商住建筑碳排放預(yù)測(cè)(60)
3.5基于多維度時(shí)間序列的商住建筑碳排放預(yù)測(cè)算法(61)
3.5.1單因素多維度時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法(62)
3.5.2多因素多維度時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法(65)
3.6實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析(68)
3.6.1評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)(68)
3.6.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析(69)
3.7本章小結(jié)(78)第4章基于混合注意力機(jī)制的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)碳足跡遙感估計(jì)(79)
4.1本章引論(79)
4.2研究背景與相關(guān)工作(80)
4.2.1應(yīng)用的遙感數(shù)據(jù)(80)
4.2.2殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(82)
4.2.3混合注意力機(jī)制(83)
4.2.4基于遙感圖像的碳足跡算法(85)
4.3基于混合注意力機(jī)制的殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)縣級(jí)碳足跡評(píng)估算法(86)
4.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析(89)
4.4.1碳足跡數(shù)據(jù)集(89)
4.4.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析(90)
4.5本章小結(jié)(94)
第5章基于遙感數(shù)據(jù)的碳排放空間特征關(guān)聯(lián)分析與減排策略(95)
5.1本章引論(95)
5.2研究背景與相關(guān)工作(96)
5.2.1聚類算法介紹(96)
5.2.2碳減排策略研究(98)
5.2.3本章主要內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排(99)
5.3基于遙感圖像的碳排放空間特征關(guān)聯(lián)分析(99)
5.4針對(duì)性碳減排策略(102)
5.4.1宏觀的碳減排策略分析(102)
5.4.2微觀的碳減排策略分析(104)
5.5本章小結(jié)(105)
第6章全書總結(jié)和展望(106)
6.1全書總結(jié)(106)
6.2未來展望(108)
參考文獻(xiàn)(110)