基于大数据的木结构建筑碳排放模型构建与应用研究

曹 彦彬
贵州省建筑设计研究院有限责任公司

摘要


木材建筑全生命周期中动态、多源异构数据影响碳排放量的测算。本文引入VMD（Variational Modal Decomposition）- TCN （Temporal Convolutional Network）结合大数据，构建木结构建筑碳排放模型，提升碳排放量的估计精度并应用到各类木结构建筑中。通过对碳排放时序数据进行VMD平稳化预处理，拆分出多个IMF （Intrinsic Mode Function），降低数据的非线性和不规律性，并基于TCN对每个模态分量进行独立预测，从而实现碳排放量的精确估算。通过重构各模态预测结果，获得最终的碳排放预测值。通过VMD将原始信号分解为4个IMF以及残差分量，结合TCN进行预测，实验结果表明：VMD-TCN的表现优于其他所有模型， MAE （Mean Absolute Error）、RMSE （Root Mean Square Error）、R2分别为14821.2、17893.2、0.962。通过应用到4类木结构建筑中，VMD-TCN能够对各类木结构建筑的碳排放进行精准预测，并且计算时间符合实时性要求。通过本文方法，有效提升了木结构建筑碳排放预测的精度，为多种木质结构建筑的碳排放监测和优化提供科学依据。

关键词


木结构建筑；碳排放模型；大数据；变分模态分解；时间卷积网络

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DOI: http://dx.doi.org/10.12361/2661-3506-08-07-161704

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