基于数字媒体的碳排放预警方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及数字媒体技术领域，具体为基于数字媒体的碳排放预警方法、装置、设备及存储介质。本发明专利技术通过获取待检测园区内的每个第一用户数据对应的第一时间戳数据和第一碳排放数据；从多个参考地域同类型园区中确定与所述每个第一用户数据对应的多个第二用户数据；获取第二碳排放数据，并根据多个所述第二用户数据和所述第一碳排放数据生成各个楼宇的用户数据图像；以确定所述待检测园区内所述第一用户数据的碳排放预警级别；将各个所述碳排放预警信息标注在各个楼宇的用户数据图像中，以生成所述待检测园区的碳排放楼宇图。从而对于帮助设计者和研究人员做好每户的碳排放监测与规划，为不同人群住户家庭的碳排放行为研究和协同治理提供数据支持。协同治理提供数据支持。协同治理提供数据支持。

【技术实现步骤摘要】
基于数字媒体的碳排放预警方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及数字媒体
，具体为基于数字媒体的碳排放预警方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]现有的碳排放预警方法和展示方式主要是基于科学模型和技术手段，通过数据收集、分析和模拟，来预警和评估未来的碳排放趋势和影响。以下是一些常见的碳排放预警方法和展示方式。常采用模型预警法、传感器监测法、数据分析法和可视化展示法。模型预警法：这种方法通过建立各种碳排放模型，将历史数据和现有趋势综合考虑，预警未来的碳排放趋势和范围。其中，最常用的模型包括能源消耗模型、交通运输模型、土地利用模型等。这种方法的优点在于能够提供较为准确的预警结果，但缺点是受到数据质量和参数选取的影响。传感器监测法：这种方法利用传感器等技术手段，对碳排放源进行实时、连续的监测和数据采集。通过数据分析和处理，可以实现对碳排放源的实时管控和预警。这种方法的优点在于能够实时、准确地监测碳排放源的情况，但缺点在于监测设备的成本较高，且受到环境和设备等因素的影响。数据分析法：这种方法通过对历史和现有的碳排放数据进行分析和处理，从中发现规律和趋势，提供对未来碳排放可能的预警和评估。这种方法的优点在于数据来源广泛，可以较为全面地反映碳排放的情况，但缺点在于数据质量和可靠性的影响。可视化展示法：这种方法将碳排放的数据和预警结果通过图表、地图等形式进行可视化展示，使得人们可以直观地了解碳排放的情况和趋势。
[0003]Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，其优点在于能够高效地挖掘数据集中的频繁项集和关联规则，帮助人们发现隐藏在数据中的规律和趋势。Apriori算法的应用非常广泛，例如在市场营销中，可以利用Apriori算法挖掘客户购买行为的规律，从而制定更加精准的市场营销策略；在推荐系统中，可以利用Apriori算法发现用户之间的关联规则，从而为用户推荐更加符合其兴趣的产品或服务。
[0004]现有的碳排放方法仍至少存在以下弊端：数据可视化不够直观：碳排放数据的复杂性和多样性导致地图显示方式可能无法直观地反映数据的变化和趋势，需要用户进行更深入的数据分析和处理。这可能会降低用户体验和使用效果。易受数据局限性的影响：地图显示方式可能会受到数据局限性的影响，例如数据缺失、数据覆盖范围不全等，从而影响到数据的分析和应用效果。这可能会引起地图的不准确性和不稳定性。无法提供实时的数据更新和监测：地图显示方式的更新周期可能较长，无法实现对碳排放数据的实时更新和监测，从而难以及时发现问题和采取措施。这可能会影响到碳减排的效果和目标实现。地图的设计和使用者的解读：地图的设计和使用者的解读也会影响地图的使用效果。例如，地图的颜色选取和数据分级方法不同，可能会呈现不同的视觉效果，从而影响用户对数据的理解和使用。这可能会引起地图的误解和不当使用。
[0005]随着多媒体技术的应用，加之环保要求的提升，具有预警功能的碳排放地图成为工业园区或者住宅小区规划设计的参考指标。但是，一方面现有的碳排放方法仅通过传感
器得到碳排放的静态数据，无法准确预警碳排放的未来趋势；另一方面，某些预测方法仅关注到宏观数据生成的二维地图，只能对一个小区或者工厂的碳排放数据进行分析，不能针对单一小区或者工厂内部的详细碳排放数据进行更为精确的预测。
[0006]为此，提出基于数字媒体的碳排放预警方法、装置、设备及存储介质。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的在于提供基于数字媒体的碳排放预警方法、装置、设备及存储介质，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0008]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：根据本专利技术的第一方面，提供了一种基于数字媒体的碳排放预警方法，包括：获取待检测园区内的每个第一用户数据对应的第一时间戳数据和第一碳排放数据；从多个参考地域同类型园区中确定与所述每个第一用户数据对应的多个第二用户数据；获取多个所述第二用户数据的第二碳排放数据，并根据多个所述第二用户数据和所述第一碳排放数据生成所述待检测园区内各个楼宇的用户数据图像；将所述待检测园区的每个所述第一时间戳数据和所述第一碳排放数据输入至预先训练的BP神经网络模型中，以确定所述待检测园区内所述第一用户数据的碳排放预警级别；将各个所述碳排放预警信息标注在各个楼宇的用户数据图像中，以生成所述待检测园区的碳排放楼宇图。
[0009]根据本专利技术的第二方面，提供了一种基于数字媒体的碳排放预警方法，包括：第一检测单元，用于获取待检测园区内的每个第一用户数据对应的第一时间戳数据和第一碳排放数据；第一目标单元，用于从多个参考地域同类型园区中确定与所述每个第一用户数据对应的多个第二用户数据；第二检测单元，用于获取多个所述第二用户数据的第二碳排放数据，并根据多个所述第二用户数据和所述第一碳排放数据生成所述待检测园区内各个楼宇的用户数据图像；第二目标单元，用于将所述待检测园区的每个所述第一时间戳数据和所述第一碳排放数据输入至预先训练的BP神经网络模型中，以确定所述待检测园区内所述第一用户数据的碳排放预警级别；生成单元，用于将各个所述碳排放预警信息标注在各个楼宇的用户数据图像中，以生成所述待检测园区的碳排放楼宇图。
[0010]根据本专利技术的第三方面，提供了一种计算机设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如本专利技术第一方面实施例提出的方法。
[0011]根据本专利技术的第四方面，提供了一种非临时性计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本专利技术第一方面实施例提出的方法。
[0012]根据本专利技术的第五方面，提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令处理器执行时，执行本专利技术第一方面实施例提出的方法。
[0013]与现有技术相比，本专利技术所提供的碳排放预警方法、装置、设备及存储介质至少具有以下有益效果：本专利技术方案中，首先获取待检测园区内的每个第一用户数据对应的第一时间戳数据和第一碳排放数据，然后从多个参考地域同类型园区中确定与所述每个第一用户数据对应的多个第二用户数据；然后获取多个所述第二用户数据的第二碳排放数据，并根据多个所述第二用户数据和所述第一碳排放数据生成所述待检测园区内各个楼宇的用户数据图像，然后将所述待检测园区的每个所述第一时间戳数据和所述第一碳排放数据输入至预先训练的BP神经网络模型中，以确定所述待检测园区内所述第一用户数据的碳排放预警级别，然后将各个所述碳排放预警信息标注在各个楼宇的用户数据图像中，以生成所述待检测园区的碳排放楼宇图。由此，通过结合与第一用户数据相关联的第二用户数据信息，并根据参考地域对应的第二碳排放数据和所述第一碳排放数据生成所述待检测园区的用户数据图像，使得之后用户数据图像在结合碳排放预警信息之后，能够直观看到每幢楼具体每户的碳排放预警指标，从而对于帮助设计者和研究人员根据区域资源配置与不同地域发展情况，从源头上精准追踪碳排放的数据，做好每户的碳排放监测与规划，为不同人群住户家庭的碳排放行为研本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数字媒体的碳排放预警方法，其特征在于：包括：获取待检测园区内的每个第一用户数据对应的第一时间戳数据和第一碳排放数据；从多个参考地域同类型园区中确定与所述每个第一用户数据对应的多个第二用户数据；获取多个所述第二用户数据的第二碳排放数据，并根据多个所述第二用户数据和所述第一碳排放数据生成所述待检测园区内各个楼宇的用户数据图像；将所述待检测园区的每个所述第一时间戳数据和所述第一碳排放数据输入至预先训练的BP神经网络模型中，以确定所述待检测园区内所述第一用户数据的碳排放预警级别；将各个所述碳排放预警信息标注在各个楼宇的用户数据图像中，以生成所述待检测园区的碳排放楼宇图。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述从多个参考地域同类型园区中确定与所述每个第一用户数据对应的多个第二用户数据，包括：确定每个参考地域中各个园区中每个所述园区的土地使用类型、容积率；以及确定每个所述园区内的每个用户的建筑面积、套内面积、历史碳排放数据、历史用电数据、历史用水数据、历史用气数据、园区面积；假如任一用户数据的土地使用类型与第一用户数据的土地使用类型相同，则计算所述任一用户数据与所述第一用户数据的所述容积率的第一差值；计算所述任一用户数据与所述第一用户数据的所述建筑面积的第二差值；计算所述任一用户数据与所述第一用户数据的所述套内面积的第三差值；计算所述任一用户数据与所述第一用户数据的所述历史碳排放数据的第四差值；计算所述任一用户数据与所述第一用户数据的所述历史用电数据的第五差值；计算所述任一用户数据与所述第一用户数据的所述历史用水数据的第六差值；计算所述任一用户数据与所述第一用户数据的所述历史用气数据的第七差值；计算所述任一用户数据与所述第一用户数据的所述园区面积的第八差值；假如所述第一差值、所述第二差值、所述第三差值、所述第四差值、所述第五差值、所述第六差值、所述第七差值、所述第八差值均小于设定阈值，确定所述任一用户数据为与所述第一用户数据对应的所述第二用户数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述假如所述第一差值、所述第二差值、所述第三差值、所述第四差值、所述第五差值、所述第六差值、所述第七差值、所述第八差值均小于设定阈值，确定所述任一用户数据为与所述第一用户数据对应的所述第二用户数据，包括：根据设定的根据预设的第一关系表，从所述第一关系表中包含的各个第一关系中确定与所述任一用户信息的土地使用类型和容积率对应的第二关系；基于所述第二关系，确定与所述第八差值对应的第一参考差值、与所述第八差值对应的第二参考差值、与所述第八差值对应的第三参考差值、与所述第八差值对应的第四参考差值、与所述第八差值对应的第五参考差值、与所述第八差值对应的第六参考差值，以及与所述第八差值对应的第七参考差值；在所述第一差值小于所述第一参考差值、所述第二差值小于所述第二参考差值、所述第三差值小于所述第三参考差值、所述第四差值小于所述第四参考差值、所述第五差值小
于所述第五参考差值、所述第六差值小于所述第六参考差值、所述第七差值小于所述第七参考差值的情况下，确定所述任一用户信息为与所述第一用户信息对应的第二用户信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：第二碳排放数据，并根据多个所述第二用户数据和所述第一碳排放数据生成所述待检测园区内各个楼宇的用户数据图像，包括：根据每个所述第二用户数据各个年度的用户数据，确定每个第二用户数据对应的容积率变化曲线、土地使用类型变化趋势信息、历史用电数据变化曲线、历史用水数据变化曲线、历史用气数据变化曲线；根据所述待检测园区中各个第一用户数据对应的容积率、土地使用类型、历史用电数据、历史用水数据以及历史用气数据，以及每个所述第二用户数据对应的容积率变化曲线、土地使用类型变化趋势信息、历史用电数据、历史用水数据以及历史用气数据，预测所述待检测园区对应的目标容积率、目标土地使用类型、目标用电数据、目标用水数据以及目标用气数据；基于所述第一用户数据，以及所...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩钰，马乐，王俊茹，张娜娜，赵亮，卢素华，党子硕，
申请(专利权)人：韩钰，
类型：发明
国别省市：