[發明專利]基于離散排放標簽的柴油車排放連續值預測方法及系統

有效

• 申請號: 202110406754.7
• 申請日: 2021-04-15
• 公開（公告）號: CN113222217B
• 公開（公告）日: 2022-02-25
• 發明（設計）人: 康宇;李婧;曹洋;許鎮義;夏秀山;李兵兵
• 申請（專利權）人: 中國科學技術大學先進技術研究院;安徽省生態環境監測中心（安徽省重污染天氣預報預警中心）
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06K9/62
• 代理公司: 合肥天明專利事務所(普通合伙) 34115
• 代理人: 苗娟

本發明的一種基于離散排放標簽的柴油車排放連續值預測方法及系統包括以下步驟，生成柴油車排放檢測系統的樣本數據，對樣本數據進行預處理，并生成預處理數據；根據訓練集樣本數據構建無向圖并得到邊權重稀疏矩陣，利用標簽獲取算法，生成訓練集中無標簽樣本的設定標簽；根據連續值預測方法估計系統參數及相關閾值，基于結果計算柴油車CO、HC或NO的排放值及判定柴油車排放等級。本發明是首次基于離散排放標簽實現柴油車排放連續值預測的問題，并且能夠同時實現對柴油車排放等級的評估，解決了標簽不足的問題，大大節省了車輛檢測機構的人力物力。

技術領域

本發明涉及交通物流網絡中尾氣排放監測技術領域，具體涉及一種基于離散排放標簽的柴油車排放連續值預測方法及系統。

背景技術

隨著我國經濟的飛速發展，人們的生活水平顯著提高，機動車輛的普及和保有量持續增加，使得機動車排放污染成為大氣污染的主要來源之一。其中，以柴油車為代表的移動污染源嚴重影響著空氣質量，引起社會的廣泛關注。針對這一情況，開展柴油車排放的監督檢測以及排放等級評估具有十分重要的意義。

柴油車排放檢測主要依據道路遙感監測設備的檢測結果，當一輛柴油車通過遙感監測設備時，可以得到包含一氧化碳(CO)，碳氫化物(HC)，一氧化氮(NO)的濃度值等遙感檢測數據。然而，遙感監測設備位置固定，難以獲取柴油車在不同運行工況下的排放情況，且覆蓋區域較小。除此之外，傳統的柴油車排放標準則大都依據車輛檢測機構的檢測結果(即離線車檢)判定是否為正常排放，消耗大量的人力和時間，且車輛接受離線車檢的頻率極低，難以獲得所有在路柴油車輛近期在檢測機構中的檢測結果，多數在路柴油車為正常排放的可信度較低。

發明內容

本發明提出的一種基于離散排放標簽的柴油車排放連續值預測方法及系統，能夠有效的預測柴油車污染物排放情況，并判定其排放等級。

為實現上述目的，本發明采用了以下技術方案：

一種基于離散排放標簽的柴油車排放連續值預測方法，包括以下步驟

生成柴油車排放檢測系統的樣本數據，對樣本數據進行預處理，并生成預處理數據；

根據訓練集樣本數據構建無向圖并得到邊權重稀疏矩陣，利用標簽獲取算法，生成訓練集中無標簽樣本的設定標簽；

根據連續值預測方法估計系統參數及相關閾值，基于結果計算柴油車CO、HC或NO的排放值及判定柴油車排放等級。

進一步的，所述生成柴油車排放檢測系統的樣本數據，對樣本數據進行預處理，并生成預處理數據具體包括，

根據便攜式排放測量系統的獲取到的信息，構建系統輸入樣本，包括：

柴油車自身特性：使用時間(UseYear)、車輛基重(BaseWeight)、車身長度(Length)；車輛運行情況：速度(Speed)、加速度(Acc)、比功率(VSP)；

環境因素：風速(WindSpeed)、溫度(Temperature)、濕度(Humidity)、氣壓(Pressure)組成10維樣本特征向量，記為樣本標簽y∈{1,...,c}為離線車檢的柴油車排放級別；

假設共有總的樣本Ψ條，遵循7:3的準則分開訓練集和測試集，記訓練集樣本數據有n條，測試集樣本有Ω條，且有標簽的數據全部歸于訓練集，記訓練集中有標簽的樣本集為其中，y_i∈{1,...,c}為x_i對應的標簽；無標簽的樣本集記作其中，訓練集總的樣本數量為n＝l+u，l為有標簽樣本的數量，u為無標簽樣本的數量。

進一步的，根據訓練集樣本數據構建無向圖并得到邊權重稀疏矩陣，利用標簽獲取算法，生成訓練集中無標簽樣本的設定標簽，具體包括，