一种碳小屋站点管理方法及系统与流程

本发明涉及计算机，尤其是一种碳小屋站点管理方法及系统。

背景技术：

1、随着人类活动导致的温室气体排放不断增加，全球温度上升、极端天气事件增多等气候问题已经引起了广泛关注。为了应对这一挑战，国际社会采取了多种措施，其中之一就是碳中和。碳中和指的是国家、企业、产品、活动或个人将自身的温室气体排放量减到最低，并通过吸收和储存二氧化碳等温室气体来抵消剩余排放量。在碳中和的流程中，废品或垃圾的回收是极其重要的一步。碳小屋是一种新兴的碳中和站点，可以实现废品和垃圾的分类回收，同时计算相应的碳指标。然而碳小屋站点具有数量多、分布分散的特点，如何对碳小屋站点进行管理关乎整个碳小屋系统的运行效率。

2、现有的碳小屋站点管理方法一般是通过统计一年中每个时间段的历史数据，通过历史数据平均值对站点进行管理（人员配置，设备数量等），这种管理方法鲁棒性较差，只能满足基本的管控需求。此外，垃圾和废品的回收情况会随着附近居民的流动发生变化，而且居民流动性变换具有极度的不确定性，现有的碳小屋站点管理方法无法应对这种不确定的变化，管理效果较差。

技术实现思路

1、为解决上述现有技术问题，本发明提供碳小屋站点管理方法及系统，实现了能够应对居民流动性的碳小屋站点管理。

2、为了达到上述技术目的，本发明所采取的技术方案包括：

3、第一方面，本发明提供了一种碳小屋站点管理方法，包括：

4、获取目标站点的历史数据，历史数据包括垃圾回收量历史数据、员工数量历史数据、设备需求数量历史数据和所在区域人口数量历史数据；

5、根据历史数据，结合预设的时序预测模型和预设的几何布朗运动模型进行预测，输出所在区域人口数量预测值；

6、根据历史数据，采用时序预测模型进行预测，输出垃圾回收量预测值、员工数量预测值和设备需求数量预测值；

7、根据所在区域人口数量预测值、垃圾回收量预测值、员工数量预测值和设备需求数量预测值，按照预设规则对目标站点进行管理。

8、另外，本发明的一种碳小屋站点管理方法，还可以具有以下附加的技术特征：

9、进一步地，本发明的一种碳小屋站点管理方法中，时序预测模型包括空间注意力模块、时间注意力模块、第一时间卷积网络、第二时间卷积网络、第一稠密层和第二稠密层；

10、根据所述历史数据，结合预设的时序预测模型和预设的几何布朗运动模型进行预测，输出所在区域人口数量预测值包括：

11、将历史数据输入空间注意力模块，生成空间权重矩阵；

12、将历史数据输入时间注意力模块，生成时间权重矩阵；

13、将空间权重矩阵输入第一时间卷积网络，输出第一预测结果；

14、将时间权重矩阵输入第二时间卷积网络，输出第二预测结果；

15、将空间权重矩阵和时间权重矩阵相加后输入几何布朗运动模型，输出第三预测结果；

16、将第一预测结果与第三预测结果相加后输入第一稠密层，得到第四预测结果；

17、将第二预测结果与第三预测结果相加后输入第二稠密层，得到第五预测结果；

18、将第四预测结果和第五预测结果相加，得到所在区域人口数量预测值。

19、进一步地，在本发明中，时序预测模型包括空间注意力模块、时间注意力模块、第一时间卷积网络、第二时间卷积网络、第一稠密层和第二稠密层；

20、根据所述历史数据，采用时序预测模型进行预测，输出垃圾回收量预测值、员工数量预测值和设备需求数量预测值包括：

21、将历史数据输入空间注意力模块，生成空间权重矩阵；

22、将历史数据输入时间注意力模块，生成时间权重矩阵；

23、将空间权重矩阵输入第一时间卷积网络，输出第一预测结果；

24、将时间权重矩阵输入第二时间卷积网络，输出第二预测结果；

25、将第一预测结果与空间权重矩阵相加后输入第一稠密层，得到第六预测结果；

26、将第二预测结果与时间权重矩阵相加后输入第二稠密层，得到第七预测结果；

27、将第六预测结果和第七预测结果相加，得到垃圾回收量预测值、员工数量预测值和设备需求数量预测值。

28、进一步地，在本发明中，将历史数据输入空间注意力模块，生成空间权重矩阵包括：

29、提取历史数据的空间权重，得到各历史数据对应的空间权重向量；

30、对各空间权重向量进行归一化后与对应的历史数据相乘，生成各历史数据对应的空间权重矩阵。

31、进一步地，在本发明中，将历史数据输入时间注意力模块，生成时间权重矩阵包括：

32、提取历史数据的时间权重，得到各历史数据对应的时间权重向量；

33、对各时间权重向量进行归一化后与对应的历史数据相乘，生成各历史数据对应的时间权重矩阵。

34、进一步地，在本发明中，在将历史数据输入空间注意力模块，生成空间权重矩阵之前，管理方法还包括：

35、按时间步长分别对各历史数据进行划分。

36、进一步地，在本发明中，将空间权重矩阵和时间权重矩阵相加后输入几何布朗运动模型，输出第三预测结果包括：

37、将空间权重矩阵和时间权重矩阵相加，得到初始值；

38、根据初始值、预设的波动方程和预设变量进行计算，得到第三预测结果。

39、进一步地，在本发明中，根据所在区域人口数量预测值、垃圾回收量预测值、员工数量预测值和设备需求数量预测值，按照预设规则对目标站点进行管理包括：

40、根据所在区域人口数量预测值、垃圾回收量预测值、员工数量预测值、设备需求数量预测值和预设规则进行匹配，得到目标管理方式；

41、根据目标管理方式对目标站点进行管理。

42、进一步地，在本发明中，根据目标管理方式对目标站点进行管理包括：

43、根据目标管理方式对目标站点的垃圾进行分类；

44、根据目标管理方式对目标站点的员工进行排班。

45、第二方面，本发明提出了一种碳小屋站点管理系统，包括：

46、获取模块，用于获取目标站点的历史数据，历史数据包括垃圾回收量历史数据、员工数量历史数据、设备需求数量历史数据和所在区域人口数量历史数据；

47、第一预测模块，用于根据历史数据，结合预设的时序预测模型和预设的几何布朗运动模型进行预测，输出所在区域人口数量预测值；

48、第二预测模块，用于根据历史数据，采用时序预测模型进行预测，输出垃圾回收量预测值、员工数量预测值和设备需求数量预测值；

49、管理模块，用于根据所在区域人口数量预测值、垃圾回收量预测值、员工数量预测值和设备需求数量预测值，按照预设规则对目标站点进行管理。

50、本发明的有益效果体现在，通过获取目标站点的垃圾回收量历史数据、员工数量历史数据、设备需求数量历史数据和所在区域人口数量历史数据，根据历史数据，结合预设的时序预测模型和预设的几何布朗运动模型进行预测，输出所在区域人口数量预测值，实现了对目标站点所在区域的人口数量的预测，即对目标站点所在区域的居民流动性的预测；同时，根据历史数据，采用时序预测模型预测得到垃圾回收量预测值、员工数量预测值和设备需求数量预测值，并结合上述预测值，按照预设规则对目标站点进行管理，实现了综合考虑包括区域人口数量、垃圾回收量、员工数量和设备需求数量的碳小屋站点管理，能够应对居民流动性带来的不确定的变化，提升了管理效果和鲁棒性。