Analyzing the relationship between three-dimensional architectural landscapes and urban carbon emissions using machine learning approaches
Notice bibliographique
Résumé
Detecting the relationship between urban architectural landscapes and carbon emissions is crucial for achieving China’s carbon-peaking and carbon-neutrality goals. This study aims to investigate the relationship between 3D architectural landscapes and carbon emissions in Qingdao City, based on building 3D information extracted from high-resolution satellite images and carbon emission data from the Center for Global Environmental Research for the year 2020. First, key architectural landscape factors impacting carbon emissions were identified utilizing the Pearson correlation test and Random Forest (RF). A predictive relationship model between architectural landscapes and carbon emissions was built using Support Vector Machine Regression (SVR) and further optimized through the Chaotic Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. The results revealed strong correlations between carbon emissions and factors such as building density, building number, shape, and height. Floor area ratio had the highest impact on carbon emissions, contributing 45.5%, followed by building number, landscape shape index, building coverage ratio, Shannon’s diversity index, and building shape coefficient (BSC). The optimized PSO-SVR model achieved a higher coefficient of determination (R 2 ) in the training dataset (77.32%) and test dataset (76.14%) compared to the SVR model (70% and 64.48%), along with lower mean absolute error (MAE) and mean relative error (MRE). Overall, the PSO-SVR model demonstrated enhanced accuracy in predicting carbon emissions and provided valuable insights for carbon reduction through targeted urban planning and architectural design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».