[發明專利]一種構建機動車排放清單的方法、裝置和計算機設備在審
| 申請號: | 202010343058.1 | 申請日: | 2020-04-27 |
| 公開(公告)號: | CN111612670A | 公開(公告)日: | 2020-09-01 |
| 發明(設計)人: | 張少君;溫軼凡;吳燁 | 申請(專利權)人: | 清華大學 |
| 主分類號: | G06Q50/26 | 分類號: | G06Q50/26;G06Q10/06;G06Q10/04;G06F16/387 |
| 代理公司: | 北京安信方達知識產權代理有限公司 11262 | 代理人: | 蔣冬梅;栗若木 |
| 地址: | 10008*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 構建 機動車 排放 清單 方法 裝置 計算機 設備 | ||
1.一種構建機動車排放清單的方法,包括:
獲取清單構建區域內的路網信息和各類型機動車的基準排放因子;
根據清單構建區域內的路網信息,使用預先訓練的交通流時空分布預測模型進行交通流時空分布預測,得到清單構建區域內的各道路的交通信息,其中,每個道路的交通信息包括:交通流量、交通運行速度和車型分布信息,所述交通流時空分布預測模型根據多源交通數據以及地理信息進行訓練得到;
基于清單構建區域內的各道路的交通信息以及各類型機動車的基準排放因子,構建清單構建區域對應的機動車排放清單。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述交通流時空分布預測模型根據多源交通數據以及地理信息進行訓練的過程,包括:
獲取清單構建區域的多源交通數據和清單構建區域的地理信息,其中,所述地理信息包括:道路屬性信息、土地利用信息、人口分布信息、周圍點位交通流量中的多種;
基于多源交通數據,獲得樣本交通信息,其中,所述樣本交通信息包括:交通流量、交通運行速度和車型分布信息;
將所述樣本交通信息作為因變量,并將地理信息作為自變量,利用機器學習模型訓練得到所述交通流時空分布預測模型。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述獲取清單構建區域的多源交通數據和清單構建區域的地理信息,包括:
從清單構建區域內的智能交通系統中,獲取所述多源交通數據,其中,所述智能交通系統包括:基于感應線圈的固定檢測器、基于微波雷達的固定檢測器、基于無線射頻識別的車輛識別系統、基于浮動車的移動監測系統、交通卡口系統、視頻監控系統、電子警察系統、導航系統、收費站監測系統、車聯網系統中的多種;
從清單構建區域對應的地理信息系統中,獲取所述地理信息。
4.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于多源交通數據,獲得樣本交通信息,包括:
對所述多源交通數據進行數據清洗,得到清洗后的多源交通數據;
對清洗后的多源交通數據進行預處理,得到預處理后的多源交通數據;
從預處理后的多源交通數據中,提取出所述樣本交通信息。
5.根據權利要求1至4任一項所述的方法,其特征在于,所述基于清單構建區域內的各道路的交通信息以及各類型機動車的基準排放因子,構建清單構建區域對應的機動車排放清單,包括:
從清單構建區域內的各道路的交通信息中,獲取各道路的交通運行速度;
分別根據各道路的交通運行速度,確定各道路的各類型機動車的平均速度修正因子;
分別將各類型機動車的基準排放因子與各道路的各類型機動車的平均速度修正因子對應相乘,得到各道路的各類型機動車的排放因子;
基于清單構建區域內的各道路的交通信息以及各道路的各類型機動車的排放因子,構建清單構建區域對應的機動車排放清單。
6.根據權利要求5所述的方法,其特征在于,所述基于清單構建區域內的各道路的交通信息以及各道路的各類型機動車的排放因子,構建清單構建區域對應的機動車排放清單,包括:
獲取清單構建區域內的各道路的路段長度;
基于清單構建區域內的各道路的交通信息、各道路的各類型機動車的排放因子以及清單構建區域內的各道路的路段長度,計算清單構建區域內的各道路的各類型機動車的大氣污染物排放量;
基于清單構建區域內的各道路的各類型機動車的大氣污染物排放量,構建清單構建區域對應的機動車排放清單。
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