2023五一杯数学建模竞赛ABC题思路解析+代码+论文_2023五一数学建模a题论文范例

AB题见文末，下面是C

C题：“双碳”目标下低碳建筑研究

 

“双碳”即碳达峰与碳中和的简称，我国力争2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和。“双碳”战略倡导绿色、环保、低碳的生活方式。我国加快降低碳排放步伐，大力推进绿色低碳科技创新，以提高产业和经济的全球竞争力。

低碳建筑是指在建筑材料与设备制造、施工建造和建筑物使用的整个生命周期内，减少化石能源的使用，提高能效，降低二氧化碳排放量。

题目分析：“双碳”战略是指我国努力实现碳达峰和碳中和，倡导绿色、环保、低碳的生活方式。这个战略是为了应对全球气候变化，同时也有助于提高我国的产业和经济全球竞争力。低碳建筑是这个战略中的一个重要部分。

请查找相关资料，解决以下问题：

问题1：现在有一间长4米、宽3米、高3米的单层平顶单体建筑，墙体为砖混结构，厚度30厘米(热导系数)，屋顶钢筋混凝土浇筑，厚度30厘米(热导系数 )，门窗总面积5平方(热导系数 )，地面为混凝土 (热导系数 )。该建筑物所处地理位置一年(按365天计算)的月平均温度(单位：摄氏度）见下表。

假设该建筑物内温度需要一直保持在18-26度，在温度不适宜的时候要通过电来调节温度，消耗一度电相当于0.28千克碳排放。请计算该建筑物通过空调(假设空调制热性能系数COP为3.5，制冷性能系数EER为2.7)调节温度的年碳排放量。(尽量使用本题所给条件计算碳排放，不考虑其他损耗)

问题一分析：首先，我们需要计算该建筑物每个月的能量需求量。假设室内温度需要维持在22度，使用单位面积热负荷计算每个月的能量需求量。单位面积热负荷可由以下公式计算：

q = U × A × (θo - θi)

其中，q为单位面积热负荷，U为墙体和屋顶的总传热系数，A为建筑物的外表面积，θo为室外平均温度，θi为室内需要维持的温度。

建筑物的外表面积为：

A = 2 × (4 × 3 + 3 × 3) - 5 = 31（m²）

其中，2 × (4 × 3 + 3 × 3)为建筑物四周的面积，- 5为门窗面积。

墙体和屋顶的总传热系数U可由以下公式计算：

U = 1 / (Rwall + Rroof + Rair)

其中，Rwall为墙体的热阻，Rroof为屋顶的热阻，Rair为空气层的热阻。

Rwall可由以下公式计算：

Rwall = d / λwall

其中，d为墙体厚度，λwall为墙体材料的热导率。根据题目所给出的数据，可得：

Rwall = 0.3 / 1.2 = 0.25（m²K/W）

其中，0.3为墙体厚度（单位为米），1.2为砖混结构的热导率（单位为W/mK）。

同理，可得：

Rroof = 0.3 / 1.7 = 0.18（m²K/W）

其中，1.7为钢筋混凝土的热导率（单位为W/mK）。

由于空气层的热阻很小，因此可以忽略。

因此，墙体和屋顶的总传热系数U为：

U = 1 / (0.25 + 0.18) = 2.22（W/m²K）

根据单位面积热负荷的公式，可得每个月的能量需求量q。

问题2：在居住建筑的整个生命周期 (建造、运行、拆除)中，影响碳排放的因素有很多，如建筑设计标准、气候、建材生产运输、地区差异、建造拆除能耗、装修风格、使用能耗、建筑类型等。请查找、分析资料，建立数学模型，找出与上述因素相关度大且易于量化的指标，基于这些指标对居住建筑整个生命周期的碳排放进行综合评价。

问题2分析：建立一个能够综合考虑居住建筑整个生命周期的碳排放的数学模型需要考虑多个因素，以下是一些可能相关的指标：

建筑设计标准：建筑设计标准是影响居住建筑生命周期碳排放的一个重要因素。该指标可以通过衡量建筑能源消耗量的指标，如建筑能耗密度 (建筑能耗/建筑面积)来评估。

地理位置和气候：气候和地理位置对居住建筑生命周期碳排放也有很大的影响。例如，在寒冷的地区，需要更多的能源来加热建筑物。可以使用所在地区的平均气温和气候数据来量化该指标。

建材生产运输：建筑材料的生产和运输也是居住建筑生命周期碳排放的一个关键因素。生产过程中的能源消耗和运输中的能源消耗都需要考虑。可以使用建筑材料的碳排放系数来量化该指标。

建造和拆除能耗：建筑物的建造和拆除也会消耗大量的能源，因此也需要考虑到。可以通过测量建筑物建造和拆除的碳排放量来量化该指标。

装修风格：不同的装修风格可能需要不同的材料和能源消耗，因此也需要考虑到。可以使用装修材料的碳排放系数来量化该指标。

使用能耗：建筑物的能源消耗量也会对碳排放量产生影响。使用能耗可以通过测量建筑物的用电量、用气量和用水量来量化。

建筑类型：不同类型的建筑物具有不同的能源消耗模式和碳排放系数。例如，高层建筑的电梯和通风系统消耗的能源要比低层建筑多。可以使用建筑物类型来量化该指标。

除了上述提到的指标外，还有一些其他的指标也可以用于评价居住建筑的碳排放，例如：

1. 能源密度：建材生产和运输消耗的能源与产出的能源密度的比值。能源密度越低，建筑材料的生产和运输对碳排放的贡献越大。

2. 热阻抗：指建筑结构的隔热性能，单位是m2K/W。热阻抗越高，建筑的保温性能越好，使用能耗越低，碳排放也会相应降低。

3. 水资源利用效率：指居住建筑的供水与排水系统的设计是否合理、水资源的利用率如何。合理的供排水系统设计可以减少能耗，从而减少碳排放。

4. 智能化程度：指居住建筑的智能化程度，如自动化控制系统、智能能源管理系统等。智能化程度越高，建筑的能耗管理越精细，能耗也相应减少，碳排放也会相应降低。

综合考虑这些指标，可以对居住建筑的整个生命周期的碳排放进行更加全面和科学的评价。

基于以上指标，可以建立一个多指标综合评价模型来评估居住建筑整个生命周期的碳排放。该模型可以使用加权平均法将各指标的得分进行汇总，或使用主成分分析法或回归分析法等多元统计方法来建立模型。在建立模型时，需要注意数据的来源和可靠性，并尽可能地考虑到各个因素之间的相互影响。

这里需要进行相关性分析，因素相关度分析常用的算法有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、判定系数、卡方检验等。其中，皮尔逊相关系数是最为常用的一种方法，适用于线性关系的分析。

皮尔逊相关系数的计算方法是通过样本的协方差来度量两个变量之间的线性相关程度，其值介于-1到1之间。值越接近1或-1，代表两个变量之间的线性关系越强，正值表示正相关，负值表示负相关，值越接近0，代表两个变量之间线性关系越弱。

可视化方法可以采用散点图、热力图、线性回归图等方式来展示相关度分析的结果。其中，散点图可以清晰地显示两个变量之间的关系，热力图可以将多个变量之间的关系以颜色强度的形式呈现，线性回归图可以显示变量之间的线性关系及其拟合程度。这些图形可以帮助我们更加直观地理解各指标之间的相关性，以便进行进一步的数据分析和建模。

C君推荐的评价方法为灰色综合评价法，下面是具体流程：灰色综合评价法是一种基于灰色系统理论的综合评价方法，可用于多指标的综合评价。其基本思想是：将各指标按照其重要程度和贡献率加权，然后将各指标值进行灰色关联度计算，最后对灰色关联度加权求和，得到综合评价结果。

具体的操作步骤如下：

1. 确定评价指标体系，包括指标名称、计量单位、数据来源等；

2. 对指标值进行标准化处理，消除量纲影响；

3. 对各指标进行权重赋值，可以采用主观赋值、专家调查、层次分析等方法；

4. 计算各指标的灰色关联度，以评价指标之间的相关性；

5. 将各指标的灰色关联度乘以相应的权重，得到各指标的加权关联度；

6. 对各指标的加权关联度进行求和，得到综合评价结果。

可视化方法可以采用柱状图、雷达图等方式，将各指标的权重和综合评价结果进行展示。

问题3：在问题2的基础上，分别考虑建筑生命周期三个阶段的碳排放问题，查找相关资料，建立数学模型，对2021年江苏省13个地级市的居住建筑碳排放进行综合评价，并对所建评价模型的有效性进行验证。

问题3分析: 为了对2021年江苏省13个地级市的居住建筑碳排放进行综合评价，我们需要考虑建筑生命周期三个阶段的碳排放问题，即建造阶段、运营阶段和拆除阶段。

1. 建造阶段的碳排放

建造阶段的碳排放主要来自于建筑材料的生产、加工和运输，以及施工过程中使用的能源和材料。建造阶段的碳排放计算模型如下：

其中，n为建筑所使用的建筑材料种类数量，M_i为第i种建筑材料的使用量， ECF为该材料的排放系数，E_i为该材料在生产、加工和运输过程中的能源消耗量。总的碳排放量等于所有建筑材料的碳排放量之和。

2. 运营阶段的碳排放

运营阶段的碳排放主要来自于建筑的能耗，包括空调、供暖、照明等。运营阶段的碳排放计算模型如下：

其中，Q为建筑的年能耗量， EF为能源排放系数。需要注意的是，由于不同地区的能源结构和能源排放系数不同，需要根据地区来确定能源排放系数。

3. 拆除阶段的碳排放

拆除阶段的碳排放主要来自于拆除和处理建筑材料所产生的能源和废弃物排放。拆除阶段的碳排放计算模型如下：

其中，n为建筑所使用的建筑材料种类数量，M_i为第i种建筑材料的使用量， DCF为该材料的拆除排放系数。总的碳排放量等于所有建筑材料的拆除排放量之和。

综合考虑上述三个阶段的碳排放，可以得到江苏省13个地级市居住建筑的碳排放总量。为了验证所建评价模型的有效性，可以将模型应用于已有数据进行验证，并与实际情况进行比较和分析。

可能的可视化方法包括使用地图、柱状图等。

对评价模型的有效性进行验证，一般需要从以下几个方面进行考虑：

1. 数据的可靠性：评价模型的可靠性与数据的可靠性密切相关。因此，在验证评价模型的有效性时，需要对所使用的数据进行仔细的筛选和处理，确保数据的可靠性和准确性。

2. 模型的稳定性：评价模型应该具有一定的稳定性和可重复性。可以通过比较不同时间段、不同地区或不同数据集的结果来检验模型的稳定性和可靠性。

3. 与实际情况的对比：评价模型的结果应该能够与实际情况相符合。可以通过对比评价模型的结果与实际数据或者其他已有的评价结果来验证模型的有效性。

4. 误差分析：对评价模型的误差进行分析，找出误差的来源，对模型进行调整和改进，提高评价模型的精度和可靠性。

5. 实用性：评价模型应该具有一定的实用性和可操作性，可以通过实际应用和使用反馈来验证其有效性。

综上所述，验证评价模型的有效性需要综合考虑数据的可靠性、模型的稳定性和可重复性、与实际情况的对比、误差分析以及实用性等方面的问题。

问题4：准确的碳排放预测能够为制定减排政策、优化低碳建筑设计提供重要的参考依据。建立碳排放预测模型，基于江苏省建筑全过程碳排放的历史数据，对2023年江苏省建筑全过程的碳排放量进行预测。

问题4分析：在机器学习中，常用的预测方法包括以下几种，都可以使用，建议使用随机森林、xgboost等：

1. 线性回归：用于对连续型变量进行预测，可以处理多个自变量。

2. 逻辑回归：用于对二元分类问题进行预测，输出的结果是一个概率值。

3. 决策树：通过构建树形结构对数据进行分类，可以处理多分类和回归问题。

4. 随机森林：是一种集成学习方法，通过多个决策树的投票来进行预测。

5. 支持向量机：适用于二元分类和回归问题，可以处理非线性问题。

6. 神经网络：通过模拟人脑神经元的工作原理来进行预测，适用于各种类型的问题。

7. K近邻：基于邻居的特征来进行预测，可以用于分类和回归问题。

8. 贝叶斯分类器：通过贝叶斯定理对概率进行计算，适用于分类问题。

对于这道题目，建立碳排放预测模型需要考虑多个因素，例如江苏省的经济发展、人口增长、建筑行业发展趋势等。下面提供一种基于时间序列分析的预测模型方法：

1. 数据收集：收集江苏省历年来的建筑全过程碳排放量数据，包括建筑材料生产、运输、施工、使用、拆除等各个阶段。

2. 数据预处理：对收集的数据进行清洗和处理，包括去除异常值、缺失值填补等。

3. 时间序列分析：将预处理后的数据进行时间序列分析，建立时间序列模型。时间序列分析可以包括分解、平稳性检验、定阶、建模、检验等步骤。

4. 模型预测：基于时间序列模型，对2023年江苏省建筑全过程的碳排放量进行预测。预测结果可以包括点预测和置信区间。

5. 模型评估：对预测结果进行评估，可以使用一些指标如均方误差、平均绝对误差、平均相对误差等，判断预测结果的准确性和可靠性。

需要注意的是，该模型的预测结果受到多个因素的影响，如气候变化、政策变化等，因此需要对这些因素进行充分的考虑。

问题5：请结合前面的讨论给出江苏省建筑碳减排的政策建议。

分析：语文建模即可，在网上找找新闻、论文等资料进行文字描述。

选题建议如下：

2023五一数学建模竞赛（五一赛）选题建议_DS C君的博客-CSDN博客

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