一种城市低碳减排评估系统

1.本发明涉及低碳减排、节能环保技术领域，特别涉及一种城市低碳减排评估系统。


背景技术：

2.目前，城市低碳减排评估方法是一个多指标综合评价的应用，但目前的低碳减排评估方法不够完善和全面，碳排放的来源往往有着非常多的不明确因素，并且存在着变化，评价模型利用单一的评价方式，往往和获取到的数据存在着比较大的误差，与现在技术相比，本发明能够对城市的低碳减排水平进行全面的分析与诊断，对碳排放进行误差的计算，可以综合的对环境战略做出精准的测量，具有准确地、可靠地评估结果等优点。


技术实现要素：

3.本发明提供一种城市低碳减排评估系统，以解决上述问题。
4.本发明提供一种城市低碳减排评估系统，其特征在于，包括：
5.采集模块：用于基于预设的dpsir模型，获取并采集目标城市的参数指标；其中，
6.所述参数指标至少包括驱动力指标、压力指标、响应指标、状态指标和影响指标；
7.评估指标体系模块：用于通过预设低碳减排的标准准则和参数指标，选取评估指标，并通过所述评估指标，建立评估指标体系；
8.评估模块：用于基于所述评估指标体系，对所述参数指标进行评估，并生成评估结果；
9.优化模块：用于对所述评估结果进行诊断分析，并生成优化数据，通过所述优化数据，对评估指标体系进行优化。
10.作为本技术方案的一种实施例，所述采集模块，包括：
11.等类分类指标体系单元：用于基于预设的dpsir模型，采集目标城市的碳相关指标，并对目标城市的碳相关指标进行分类，构建等类分类指标体系；
12.排碳指标单元：用于基于预设的模糊数学方法，对所述等类分类指标体系进行分析并分级，确定排碳指标；
13.参数指标单元：用于通过所述排碳指标，获取并采集目标城市的参数指标。
14.作为本技术方案的一种实施例，所述等类分类指标体系单元，包括：
15.dpsir模型子单元：用于基于预设的dpsir模型，采集城市排碳的驱动力指标、压力指标、响应指标、状态指标和影响指标；其中，
16.所述驱动力指标包括社会经济活动和产业发展的排碳指标；
17.所述压力指标包括资源能源消耗和环境污染排放的排碳指标；
18.所述响应指标包括减少排碳的响应指标；
19.所述状态指标包括生态系统状况和环境状态变化的排碳指标；
20.所述影响指标包括环境变化结果和社会经济影响的排碳指标；
21.对比矩阵子单元：用于基于预设的层次分析法，分析所有指标之间的关系，通过所
述关系，建立对比矩阵；
22.等类分类指标体系子单元：用于通过所述对比矩阵，将所有指标进行分类，构建等类分类指标体系。
23.作为本技术方案的一种实施例，所述排碳指标单元，包括：
24.排碳来源子单元：用于通过预设的主成分分析法，对等类分类指标体系中的指标进行分析，确定排碳来源；
25.统计结果子单元：用于通过预设的模糊聚类法和多元统计方法，对所述排碳来源进行聚类和统计，确定统计结果；
26.等类分级指标体系子单元：用于基于预设的三角模糊层次分析方法，对所述统计结果进行层次分析，并构建等类分级指标体系；
27.排碳指标子单元：用于通过所述等类分级指标体系，确定排碳指标。
28.作为本技术方案的一种实施例，所述等类分类指标体系子单元用于通过所述对比矩阵，将所有指标进行分类，构建等类分类指标体系，还包括：
29.基于所述对比矩阵，建立对应的变量测量误差模型；
[0030][0031]
其中，所述s为对比矩阵，is为关于对比矩阵的系数矩阵，x为关于对比矩阵的参数估量向量，e为单位矩阵，f代表对比矩阵的观测误差值，d代表结构矩阵，vs代表关于对比矩阵的修正向量，vec(is)代表将系数矩阵is拉成和vs等长的向量，代表关于对比矩阵的参数估量向量的集合，代表关于参数估量向量的变量浮动范围集合，l代表关于对比矩阵的变量测量误差模型；
[0032]
通过所述变量测量误差模型，进行参数估计，确定误差参数矩阵；
[0033][0034]
其中，代表误差参数矩阵，i代表变量测量误差模型进行参数估计计算的迭代次数，h代表关于修正向量预设的构造目标函数；t代表装置，k代表拉格朗日常数向量；代表i次迭代计算后的参数估量向量的集合，代表i+1次迭代计算后的变量浮动范围集合，k
i+1
代表i+1次迭代计算后的拉格朗日常数向量；
[0035]
通过预设的迭代次数，计算所述误差参数矩阵，确定误差迭代值，并判断所述误差迭代值是否大于预设的分类误差阈值，确定判断结果；
[0036]
当所述判断结果大于等于预设的分类误差阈值时，将已有的指标类型数量进行加1，并将对应的指标分类到新种类中，并自动进行下一个指标计算；
[0037]
当所述判断结果小于预设的分类误差阈值时，将对应的指标归类到当前计算的指标类型中，并自动进行下一个指标计算；
[0038]
当所有指标完成分类，生成分类结果，并通过所述分类结果，构建等类分类指标体系。
[0039]
作为本技术方案的一种实施例，所述dpsir模型子单元基于预设的dpsir模型，采
集城市排碳的驱动力指标、压力指标、响应指标、状态指标和影响指标，还包括：
[0040]
基于预设的dpsir模型，获取不同指标的采集需求；
[0041]
基于所述采集需求，编制自动采集任务；其中，
[0042]
所述自动采集任务包括任务名称、任务类型、采集群组和采集数据项；
[0043]
通过所述自动采集任务，采集目标城市的碳相关指标，并记录采集任务信息；其中，
[0044]
所述采集任务信息至少包括任务执行起止时间、采集周期、执行优先级和正常采集次数。
[0045]
作为本技术方案的一种实施例，所述评估指标体系模块，包括：
[0046]
初级评估指标体系单元：用于通过预设低碳减排的标准准则，对所述参数指标进行频度分析，建立初级评估指标体系；
[0047]
调研筛查单元：用于对所述初级评估指标体系进行调研筛查，计算初级评估指标体系中的各项指标的指标权重；
[0048]
低碳减排状况单元：用于基于预设的模糊综合评价体系，对所述指标权重进行排序，确定低碳减排状况；
[0049]
指标属性单元：用于获取低碳减排状况的有关阈值和参数，并根据所述有关阈值和参数，分析指标属性；其中，
[0050]
所述指标属性包括正向指标属性和逆向指标属性；
[0051]
评估指标体系单元：用于根据所述指标属性和初级评估指标体系，构建评估指标体系。
[0052]
作为本技术方案的一种实施例，所述低碳减排状况单元，包括：
[0053]
加权指标子单元：用于采集所述指标权重，将各指标权重进行加权，确定加权指标；
[0054]
平均指标子单元：用于将所述加权指标进行平均，确定平均指标；
[0055]
综合评估值子单元：用于基于预设的模糊综合评价体系平均，对所述平均指标进行评估，获取综合评估值；
[0056]
低碳减排状况子单元：用于根据评估值的大小，对不同区域的低碳排放进行排序，并分析低碳减排状况。
[0057]
作为本技术方案的一种实施例，所述指标属性单元用于获取低碳减排状况的有关阈值和参数，还包括：
[0058]
基于预设的大数据中心，采集预设的城市碳排放标准，计算低碳减排的相关指标的允许值；
[0059]
通过所述允许值，计算目标城市的碳排放饱和值，确定低碳减排的相关指标的适度值；
[0060]
获取主观权重和客观权重，计算低碳减排的相关指标的满意值；
[0061]
根据所述适度值、不允许值和满意值，确定有关阈值和参数。
[0062]
作为本技术方案的一种实施例，所述优化模块，包括：
[0063]
评估分数单元：用于基于预设的评估机制，接收所述评估结果，生成对应的评估分数；
[0064]
分析结果单元：用于基于预设的大数据处理中心，对所述评估分数进行分析诊断，生成分析结果；
[0065]
学习数据单元：用于数据化所述分析结果，并对所述分析结果进行特征提炼和学习，训练对应的学习数据；
[0066]
优化数据单元：用于基于所述学习数据，生成对应的优化数据；
[0067]
优化单元：用于通过所述优化数据，对评估指标体系进行优化。
[0068]
本发明的有益效果如下：本技术方案提供了一种城市低碳减排评估系统，包括采集模块、评估指标体系模块、评估模块和优化模块；全方面的对目标城市的碳减排进行评估。采集模块用于基于预设的dpsir模型，获取并采集目标城市的参数指标，dpsir模型包括驱动力、压力、状态、影响和响应，驱动力指社会经济发展及相应的生活消费方式和生产形式；压力指有关化学和生物机构的运营和排放，以及土地和其他资源的使用状况等；状态指特定区域和时间内的物理、生物和化学现象的数量和质量，表现为城市在压力作用下的状况；影响指提供了造成上述环境因素变化的数据，即城市资源环境、社会经济和人类生活所受的影响；响应指涉及政府、制度、人群和个人为防止、减少、减轻和适应环境变化而采取的对策；评估指标体系模块用于通过预设低碳减排的标准准则和参数指标，选取评估指标，并通过评估指标，建立评估指标体系；评估模块用于基于评估指标体系，对参数指标进行评估，并生成评估结果，优化模块对所述评估结果进行诊断分析，并生成优化数据，通过优化数据，对评估指标体系进行优化，从而满足本技术方案的评估指标体系的健壮性和自适应性。
[0069]
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0070]
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
[0071]
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
[0072]
在附图中：
[0073]
图1为本发明实施例中一种城市低碳减排评估系统的系统模块图；
[0074]
图2为本发明实施例中一种城市低碳减排评估系统的系统模块图；
[0075]
图3为本发明实施例中一种城市低碳减排评估系统的系统模块图。
具体实施方式
[0076]
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
[0077]
需说明的是，当部件被称为“固定于”或“设置于”另一个部件，它可以直接在另一个部件上或者间接在该另一个部件上。当一个部件被称为是“连接于”另一个部件，它可以是直接或者间接连接至该另一个部件上。
[0078]
需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
[0079]
此外，需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
[0080]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
[0081]
实施例1：
[0082]
根据图1所示，本发明实施例提供了一种城市低碳减排评估系统，其特征在于，包括：
[0083]
采集模块：用于基于预设的dpsir模型，获取并采集目标城市的参数指标；其中，
[0084]
所述参数指标至少包括驱动力指标、压力指标、响应指标、状态指标和影响指标；
[0085]
评估指标体系模块：用于通过预设低碳减排的标准准则和参数指标，选取评估指标，并通过所述评估指标，建立评估指标体系；
[0086]
评估模块：用于基于所述评估指标体系，对所述参数指标进行评估，并生成评估结果；
[0087]
优化模块：用于对所述评估结果进行诊断分析，并生成优化数据，通过所述优化数据，对评估指标体系进行优化。
[0088]
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
[0089]
本技术方案提供了一种城市低碳减排评估系统，包括采集模块、评估指标体系模块、评估模块和优化模块；全方面的对目标城市的碳减排进行评估。采集模块用于基于预设的dpsir模型，获取并采集目标城市的参数指标，dpsir模型包括驱动力、压力、状态、影响和响应，驱动力指社会经济发展及相应的生活消费方式和生产形式；压力指有关化学和生物机构的运营和排放，以及土地和其他资源的使用状况等；状态指特定区域和时间内的物理、生物和化学现象的数量和质量，表现为城市在压力作用下的状况；影响指提供了造成上述环境因素变化的数据，即城市资源环境、社会经济和人类生活所受的影响；响应指涉及政府、制度、人群和个人为防止、减少、减轻和适应环境变化而采取的对策；评估指标体系模块用于通过预设低碳减排的标准准则和参数指标，选取评估指标，并通过评估指标，建立评估指标体系；评估模块用于基于评估指标体系，对参数指标进行评估，并生成评估结果，优化模块对所述评估结果进行诊断分析，并生成优化数据，通过优化数据，对评估指标体系进行优化，从而满足本技术方案的评估指标体系的健壮性和自适应性。
[0090]
实施例2：
[0091]
根据图2所示，本技术方案提供了一种实施例，所述采集模块，包括：
[0092]
等类分类指标体系单元：用于基于预设的dpsir模型，采集目标城市的碳相关指
标，并对目标城市的碳相关指标进行分类，构建等类分类指标体系；
[0093]
排碳指标单元：用于基于预设的模糊数学方法，对所述等类分类指标体系进行分析并分级，确定排碳指标；
[0094]
参数指标单元：用于通过所述排碳指标，获取并采集目标城市的参数指标。
[0095]
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
[0096]
本技术方案的采集模块，包括等类分类指标体系单元、排碳指标单元和参数指标单元；等类分类指标体系单元用于基于预设的dpsir模型，对目标城市的碳相关指标进行分类，构建等类分类指标体系，对不同的排碳源类型进行分类，从而便于数据进行计算和统计，排碳指标单元用于基于预设的模糊数学方法，对等类分类指标体系进行分析并分级，确定排碳指标，对不同的排碳源进行分级，并获取dpsir模型中每个指标中主要排碳来源，dpsir模型是一种在环境系统中广泛使用的评价指标体系概念模型，它是一种衡量环境及可持续发展的指标体系，它从系统分析的角度看待碳环境，将一个自然系统的评价指标分成驱动力(driving forces)、压力(pressure)、影响(impact)、状态(state)和响应(responses)每种类型中又包括若干指标，从而将庞大的排碳系统进行指标分类，获取针对性的排碳指标，便于数据的统计和计算，参数指标单元用于通过排碳指标，获取并采集目标城市的参数指标，从而得出综合评估参数指标，dpsir模型中线性的因果关系简化了复杂的排碳计算问题，在战略环境评价中，对于怕排碳指标的计算，dpsir可作为一种有用的分类方法对得到的信息加以归纳综合，形成预警导向式的环境保护机制。
[0097]
实施例3：
[0098]
根据图3所示，本技术方案提供了一种实施例，所述等类分类指标体系单元，包括：
[0099]
dpsir模型子单元：用于基于预设的dpsir模型，采集城市排碳的驱动力指标、压力指标、响应指标、状态指标和影响指标；其中，
[0100]
所述驱动力指标包括社会经济活动和产业发展的排碳指标；
[0101]
所述压力指标包括资源能源消耗和环境污染排放的排碳指标；
[0102]
所述响应指标包括减少排碳的响应指标；
[0103]
所述状态指标包括生态系统状况和环境状态变化的排碳指标；
[0104]
所述影响指标包括环境变化结果和社会经济影响的排碳指标；
[0105]
对比矩阵子单元：用于基于预设的层次分析法，分析所有指标之间的关系，通过所述关系，建立对比矩阵；
[0106]
等类分类指标体系子单元：用于通过所述对比矩阵，将所有指标进行分类，构建等类分类指标体系。
[0107]
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
[0108]
本技术方案的dpsir模型子单元用于基于预设的dpsir模型，采集城市排碳的驱动力指标、压力指标、响应指标、状态指标和影响指标；驱动力指标包括社会经济活动和产业发展的排碳指标；压力指标包括资源能源消耗和环境污染排放的排碳指标；响应指标包括减少排碳的响应指标；状态指标包括生态系统状况和环境状态变化的排碳指标；影响指标包括环境变化结果和社会经济影响的排碳指标；对比矩阵子单元用于基于预设的层次分析法，分析所有指标之间的关系，通过关系，建立对比矩阵；等类分类指标体系子单元用于通过对比矩阵，将所有指标进行分类，构建等类分类指标体系。通过分析对比验证了算法的有
效性和可行性。
[0109]
实施例4：
[0110]
本技术方案提供了一种实施例，所述排碳指标单元，包括：
[0111]
排碳来源子单元：用于通过预设的主成分分析法，对等类分类指标体系中的指标进行分析，确定排碳来源；
[0112]
统计结果子单元：用于通过预设的模糊聚类法和多元统计方法，对所述排碳来源进行聚类和统计，确定统计结果；
[0113]
等类分级指标体系子单元：用于基于预设的三角模糊层次分析方法，对所述统计结果进行层次分析，并构建等类分级指标体系；
[0114]
排碳指标子单元：用于通过所述等类分级指标体系，确定排碳指标。
[0115]
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
[0116]
本技术方案的排碳指标单元包括排碳来源子单元、统计结果子单元、等类分级指标体系子单元和排碳指标子单元，排碳指标单元用于基于预设的模糊数学方法，对等类分类指标体系进行分析并分级，确定排碳指标，对不同来源的排碳源进行分类，便于后续模块的计算和统计，排碳来源子单元用于通过预设的主成分分析法，对等类分类指标体系中的指标进行分析，确定排碳来源，通过对主成分进行规划，从而获取到数据超过一定量的排碳源，对于排碳源微乎其微的数据，可以进行粗略统计或者不统计，提高数据的统计的效率，统计结果子单元用于通过预设的模糊聚类法和多元统计方法，对排碳来源进行聚类和统计，确定统计结果，对排碳源进行统计等类分级指标体系子单元用于基于预设的三角模糊层次分析方法，对统计结果进行层次分析，并构建等类分级指标体系；排碳指标子单元用于通过等类分级指标体系，确定排碳指标。
[0117]
实施例5：
[0118]
本技术方案提供了一种实施例，所述基于预设的dpsir模型，采集城市排碳的驱动力指标、压力指标、响应指标、状态指标和影响指标，还包括：
[0119]
基于预设的dpsir模型，获取不同指标的采集需求；
[0120]
基于所述采集需求，编制自动采集任务；其中，
[0121]
所述自动采集任务包括任务名称、任务类型、采集群组和采集数据项；
[0122]
通过所述自动采集任务，采集目标城市的碳相关指标，并记录采集任务信息；其中，
[0123]
所述采集任务信息至少包括任务执行起止时间、采集周期、执行优先级和正常采集次数。
[0124]
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
[0125]
本技术方案的采集模块基于预设的dpsir模型，采集城市排碳的驱动力指标、压力指标、响应指标、状态指标和影响指标，通过dpsir模型，可以从因果关系以闭环响应的方式对碳排放进行统计，不仅好划分指标，还提高了指标的划分效率，同时基于预设的dpsir模型，获取不同指标的采集需求，基于所述采集需求，编制自动采集任务，对于不用的碳排放统计采集，可以有对历年的数据采集、从而可以规定采集年限、可以对碳排放的方式等都做规定和限制，自动采集任务包括任务名称、任务类型、采集群组和采集数据项；通过自动采集任务，采集目标城市的碳相关指标，并记录采集任务信息，对排碳的工作量进行统计，采
集任务信息至少包括任务执行起止时间、采集周期、执行优先级和正常采集次数，从而全面、精准的对城市的排碳指标进行统计。
[0126]
实施例6：
[0127]
本技术方案提供了一种实施例，所述评估指标体系模块，包括：
[0128]
初级评估指标体系单元：用于通过预设低碳减排的标准准则，对所述参数指标进行频度分析，建立初级评估指标体系；
[0129]
调研筛查单元：用于对所述初级评估指标体系进行调研筛查，计算初级评估指标体系中的各项指标的指标权重；
[0130]
低碳减排状况单元：用于基于预设的模糊综合评价体系，对所述指标权重进行排序，确定低碳减排状况；
[0131]
指标属性单元：用于获取低碳减排状况的有关阈值和参数，并根据所述有关阈值和参数，分析指标属性；其中，
[0132]
所述指标属性包括正向指标属性和逆向指标属性；
[0133]
评估指标体系单元：用于根据所述指标属性和初级评估指标体系，构建评估指标体系。
[0134]
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
[0135]
本技术方案的评估指标体系模块，包括初级评估指标体系单元、调研筛查单元、低碳减排状况单元和指标属性单元；初级评估指标体系单元用于通过预设低碳减排的标准准则，对已有参数指标进行频度分析，建立初级评估指标体系；频度分析用于通过权重进行频度计算，对评估的优先级以及重要性进行抽取，调研筛查单元用于对初级评估指标体系进行调研筛查，计算初级评估指标体系中的各项指标权重；低碳减排状况单元用于通过指标权重，将各指标权重加权平均,得出综合评估值，根据评估值的大小，分析低碳减排状况，通过调研筛查单元和低碳减排状况单元，从主观和可观综合得出低碳减排的状况，方便环境保护战略，指标属性单元用于获取低碳减排状况的有关阈值和参数，并根据有关阈值和参数，分析指标属性；指标属性包括正向指标属性和逆向指标属性，正向指标属性越高，代表碳排放量越少，逆向指标属性越高，则代表碳排放量越多，评估指标体系单元用于根据指标属性和初级评估指标体系，构建评估指标体系，
[0136]
实施例7：
[0137]
本技术方案提供了一种实施例，所述低碳减排状况单元，包括：
[0138]
加权指标子单元：用于采集所述指标权重，将各指标权重进行加权，确定加权指标；
[0139]
平均指标子单元：用于将所述加权指标进行平均，确定平均指标；
[0140]
综合评估值子单元：用于基于预设的模糊综合评价体系平均，对所述平均指标进行评估，获取综合评估值；
[0141]
低碳减排状况子单元：用于根据评估值的大小，对不同区域的低碳排放进行排序，并分析低碳减排状况。
[0142]
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
[0143]
本技术方案的评估指标体系模块，初级评估指标体系单元用于通过预设低碳减排的标准准则，对参数指标进行频度分析，建立初级评估指标体系；调研筛查单元用于对初级
评估指标体系进行调研筛查，计算初级评估指标体系中的各项指标的指标权重；低碳减排状况单元用于基于预设的模糊综合评价体系，对指标权重进行排序，确定低碳减排状况；指标属性单元用于获取低碳减排状况的有关阈值和参数，并根据所述有关阈值和参数，分析指标属性；指标属性包括正向指标属性和逆向指标属性；评估指标体系单元用于根据所述指标属性和初级评估指标体系，构建评估指标体系。
[0144]
实施例8：
[0145]
本技术方案提供了一种实施例，所述低碳减排状况单元，包括：
[0146]
加权指标子单元：用于采集所述指标权重，将各指标权重进行加权，确定加权指标；
[0147]
平均指标子单元：用于将所述加权指标进行平均，确定平均指标；
[0148]
综合评估值子单元：用于基于预设的模糊综合评价体系平均，对所述平均指标进行评估，获取综合评估值；
[0149]
低碳减排状况子单元：用于根据评估值的大小，对不同区域的低碳排放进行排序，并分析低碳减排状况。
[0150]
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
[0151]
本技术方案提供了一种实施例，所述低碳减排状况单元，包括：加权指标子单元用于采集所述指标权重，将各指标权重进行加权，确定加权指标；平均指标子单元用于将所述加权指标进行平均，确定平均指标；综合评估值子单元用于基于预设的模糊综合评价体系平均，对所述平均指标进行评估，获取综合评估值；低碳减排状况子单元用于根据评估值的大小，对不同区域的低碳排放进行排序，并分析低碳减排状况，对不同局域的碳排放进行区域性分析，基于当地的地域因素，从工业、人文以及环境因素方面，去分析当地的碳排放情况。
[0152]
实施例9：
[0153]
本技术方案提供了一种实施例，所述指标属性单元用于获取低碳减排状况的有关阈值和参数，还包括：
[0154]
基于预设的大数据中心，采集预设的城市碳排放标准，计算低碳减排的相关指标的允许值；
[0155]
通过所述允许值，计算目标城市的碳排放饱和值，确定低碳减排的相关指标的适度值；
[0156]
获取主观权重和客观权重，计算低碳减排的相关指标的满意值；
[0157]
根据所述适度值、不允许值和满意值，确定有关阈值和参数。
[0158]
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
[0159]
本技术方案的指标属性单元用于获取低碳减排状况的有关阈值和参数，还包括基于预设的大数据中心，采集预设的城市碳排放标准，计算低碳减排的相关指标的允许值；通过所述允许值，计算目标城市的碳排放饱和值，确定低碳减排的相关指标的适度值；获取主观权重和客观权重，计算低碳减排的相关指标的满意值；根据所述适度值、不允许值和满意值，确定有关阈值和参数，通过专家的主观权重和文献或者标准规定的客观权重，计算低碳减排的混合权重，从而达到低碳减排的满意只，设计个性化、针对性的低碳减排目标、因地制宜，达到更好的、更科学的、更合理的低碳减排的方式。
[0160]
实施例10：
[0161]
本技术方案提供了一种实施例，所述优化模块，包括：
[0162]
评估分数单元：用于基于预设的评估机制，接收所述评估结果，生成对应的评估分数；
[0163]
分析结果单元：用于基于预设的大数据处理中心，对所述评估分数进行分析诊断，生成分析结果；
[0164]
学习数据单元：用于数据化所述分析结果，并对所述分析结果进行特征提炼和学习，训练对应的学习数据；
[0165]
优化数据单元：用于基于所述学习数据，生成对应的优化数据；
[0166]
优化单元：用于通过所述优化数据，对评估指标体系进行优化。
[0167]
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
[0168]
本技术方案的优化模块，包括评估分数单元、分析结果单元、学习数据单元、优化数据单元和优化单元，评估分数单元用于基于预设的评估机制，接收所述评估结果，生成对应的评估分数；分析结果单元用于基于预设的大数据处理中心，对所述评估分数进行分析诊断，生成分析结果；学习数据单元用于数据化所述分析结果，并对所述分析结果进行特征提炼和学习，训练对应的学习数据；优化数据单元用于基于所述学习数据，生成对应的优化数据；优化单元用于通过所述优化数据，对评估指标体系进行优化，提供了一种灵活的、自适应的评估优化方式，从而提高了评估系统的鲁棒性、加快了评估的运作效率。
[0169]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0170]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0171]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0172]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0173]
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围
之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。