机器学习与遗传算法融合的建筑隐含碳排放快速评估优化方法及其在城市可持续发展中的应用

针对建筑方案设计阶段隐含碳排放评估复杂、优化滞后的问题，研究人员开发了整合机器学习(Lasso/Ridge回归)与遗传算法的通用框架。该模型在训练集和测试集上分别达到R20.95/0.93和MAPE 4.35%的精度，案例中实现15.2%的碳减排潜力，为城市尺度低碳建筑决策提供创新工具。

　　

随着城市化进程加速，建筑行业贡献了全球37%的能源与过程相关CO₂排放，其中隐含碳排放（Embodied Carbon）占建筑全生命周期排放的41.8%。研究表明，方案设计阶段（Schematic Design Stage）的决策决定了建筑70%的碳足迹，但传统生命周期评估(LCA)方法存在数据密集、耗时长的缺陷，难以支持早期快速决策。现有研究多聚焦特定建筑类型或后期优化，缺乏跨建筑类型的通用评估工具。

广东哲学社会科学规划项目支持的研究团队提出创新解决方案：通过机器学习预测模型与遗传算法优化相结合的框架，实现方案设计阶段隐含碳排放的快速评估与优化。该成果发表于《Sustainable Cities and Society》，其核心方法包括：1)基于教育建筑案例构建标准化房间分类体系；2)采用Lasso/Ridge回归建立预测模型（测试集R²0.933）；3)通过遗传算法识别15.2%的碳减排潜力；4)验证方法在多种建筑类型的扩展性。

框架
研究建立基于建筑规范的标准化分类体系，选取教育建筑为案例，通过机器学习模型将设计参数映射为碳排放预测值，再通过遗传算法进行多参数协同优化。

机器学习
Lasso回归在训练/测试集分别达到R²0.950/0.933，MAPE低于5.02%；Ridge回归表现更优，验证了设计参数与碳排放的强相关性。

讨论
该方法突破传统LCA在早期设计的适用性瓶颈，实现三大创新：1)跨建筑类型的通用评估框架；2)方案设计阶段快速碳足迹预测；3)全建筑尺度的参数优化。案例显示变量优化效果差异显著（+20.5%至-26.6%），证实结构布局等关键参数对碳排的杠杆效应。

结论部分强调，该研究为建筑师提供直观的低碳设计工具，其7.5%的平均优化率可规模化应用于城市新建建筑。未来研究将拓展至商业/住宅建筑，并整合动态LCA数据提升预测时效性。该成果对实现《巴黎协定》建筑减排目标具有实践意义，尤其为发展中国家快速城市化过程中的低碳转型提供技术路径。