双碳目标下低碳建筑建模代码

低碳建筑建模是一个复杂的过程，需要综合考虑建筑的结构、建筑材料、节能设备等多个方面因素。以下是一个简单的示例代码，以展示如何使用 Python 进行低碳建筑建模。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('building_data.csv')

# 特征工程
X = data[['area', 'year_built', 'material', 'heating_type', 'window_type']]
X = pd.get_dummies(X)

# 目标变量
y = data['energy_consumption']

# 使用线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测
X_new = pd.DataFrame({'area': [100], 'year_built': [2020], 'material_concrete': [1], 'material_steel': [0], 'heating_type_gas': [1], 'window_type_double': [1]})
X_new = pd.get_dummies(X_new)
prediction = model.predict(X_new)

# 显示预测结果
print('预测能耗为：', prediction)

以上代码假设建筑的能耗主要受到面积、建筑年代、建筑材料、采暖方式和窗户类型等因素的影响。我们使用线性回归模型对这些因素进行建模，并预测了一个新建筑的能耗情况。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的特征和模型。