基于行为心理学的个人碳足迹动态监测与反馈方法

本申请涉及计算机技术与环境监测技术交叉领域，公开了基于行为心理学的个人碳足迹动态监测与反馈方法，包括采集多模态数据确定用户当前情境；采用逆向强化学习算法分析用户历史行为，反向推断其潜在奖励函数，从而建立一个量化了用户对成本、时间等决策特征偏好的个性化决策模型；基于该模型预测用户的高碳排行动，并生成一则结合其个人偏好的前瞻性干预信息，以引导其选择低碳备选方案；最后，追踪用户对干预的反馈，以闭环方式对所述模型进行纠错学习与自我演化。本发明还公开了实现前述方法的系统。本发明通过前瞻性、个性化的干预与自适应学习，解决了现有技术反馈滞后、个性化不足的问题，显著提升了引导用户形成长期低碳行为习惯的有效性。