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一种基于深度学习的公路交通碳排放预测方法及装置
摘要文本
本发明公开一种基于深度学习的公路交通碳排放预测方法及装置，涉及交通环境监测领域。本发明包括，将车辆的轮廓特征和行驶速度作为输入层，将车辆的种类和等效温室气体的排放速率作为输出层，对初步预测模型训练至收敛；将各个种类的尾气的检测排放浓度作为输入层，将车辆的等效温室气体的排放速率作为输出层，对校正预测模型训练至收敛；在道路设置监测点；在所述监测点获取通行车辆的轮廓特征、行驶速度以及各个种类的尾气的排放浓度；将通行车辆的轮廓特征、行驶速度以及各个种类的尾气的排放浓度分别输入至所述初步预测模型和所述校正预测模型得到通行车辆的等效温室气体的排放速率。本发明提高了碳排放预测的准确率。
申请人信息
- 申请人:中国公路工程咨询集团有限公司; 中咨数据有限公司
- 申请人地址:100007 北京市东城区青龙胡同甲1号、3号2幢2层
- 发明人: 中国公路工程咨询集团有限公司; 中咨数据有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于深度学习的公路交通碳排放预测方法及装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311719331.6 |
| 申请日 | 2023/12/14 |
| 公告号 | CN117575166A |
| 公开日 | 2024/2/20 |
| IPC主分类号 | G06Q10/063 |
| 权利人 | 中国公路工程咨询集团有限公司; 中咨数据有限公司 |
| 发明人 | 绳梦雅; 侯芸; 董元帅; 宋红霞; 王惠; 李旺; 胡林; 曹向东 |
| 地址 | 北京市东城区青龙胡同甲1号、3号2幢2层; 北京市海淀区紫竹院路116号8层A座908 |
专利主权项内容
1.一种基于深度学习的公路交通碳排放预测方法，其特征在于，包括，获取多个种类的车辆的轮廓特征；测试得到不同种类的车辆在不同行驶速度下的多个种类的尾气的检测排放浓度以及等效温室气体的检测排放速率；获取不同种类的车辆的轮廓特征；将车辆的轮廓特征和行驶速度作为输入层，将车辆的种类和等效温室气体的排放速率作为输出层，对初步预测模型训练至收敛；将各个种类的尾气的检测排放浓度作为输入层，将车辆的等效温室气体的排放速率作为输出层，对校正预测模型训练至收敛；在道路设置监测点；在所述监测点获取通行车辆的轮廓特征、行驶速度以及各个种类的尾气的排放浓度；将通行车辆的轮廓特征、行驶速度以及各个种类的尾气的排放浓度分别输入至所述初步预测模型和所述校正预测模型得到通行车辆的等效温室气体的排放速率。