基于LSTM循环神经网络的中小学建筑运营维护期间电力碳排放测算方法研究——以瑞安市滨海实验小学为例

本文以瑞安小学为案例,利用LSTM循环神经网络对教学楼建筑的电力碳排放进行预测。通过收集和分析能源消耗数据、建筑特征和环境因素,建立了一个基于LSTM循环神经网络的碳排放预测模型,并将预测结果与SVR算法进行了对比。结果表明,该模型在预测准确性和稳定性上表现出明显优势,为碳排放管理和减排决策提供了可靠依据。这一研究为推动建筑碳减排和可持续发展提供了有益的参考和借鉴。

建筑拆除处理阶段碳排放模型与测算研究

近年来,建筑物的碳排放成为行业的关注重点,为测算建筑拆除处理阶段的碳排放量,将其进一步细分为建筑拆除、建筑废弃物运输和废弃物处置等工序,提出了各工序的碳排放模型,并以湖州某教学楼为例进行了碳排放量的测算分析。结果表明,建筑拆除工序碳排放占整个建筑拆除处理阶段碳排放量的22.5%,废弃物运输工序碳排放量占比为28.7%,废弃物处置工序碳排放量占比为48.8%,建筑材料的回收利用有效降低了碳排放,可为建筑的节能减排提供参考。