一种基于数据挖掘的高速公路服务区单日负荷预测方法

    公开(公告)号:CN119340985A

    公开(公告)日:2025-01-21

    申请号:CN202411457431.0

    申请日:2024-10-18

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于数据挖掘的高速公路服务区单日负荷预测方法,包括,读取目标高速公路服务区的时间、气象、流量及负荷数据,构建原始数据集;对原始数据进行数据清洗与整合,生成结构化的历史数据集;计算各特征变量重要度并依此进行排序,筛选出关键特征集;基于待测日在关键特征集下各变量的确定值或预测值,从历史数据集中筛选与待测日具有相似特征表现的数据样本,形成针对待测日的重组数据集;构建高速公路服务区单日负荷预测模型,获得待测日单日负荷的预测值。该方法增强了高速公路服务区负荷预测方法的鲁棒性,提升了预测精度,为服务区的零碳建设、电力资源管理和运营效率优化提供了有效的技术支持。

    一种不同收费模式下的收费站碳排放核算方法及系统

    公开(公告)号:CN119578715A

    公开(公告)日:2025-03-07

    申请号:CN202411689732.6

    申请日:2024-11-25

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开一种不同收费模式下的收费站碳排放核算方法及系统,方法包括,首先界定高速公路收费站碳排放核算边界,通过采集能源消耗量、交通量、车辆类型、废弃物处理量等数据,选择或计算能源碳排放因子、车辆燃油碳排放因子、废弃物处理碳排放因子,分别核算能耗系统及附属设施的碳排放总量、车辆活动碳排放总量、废弃物处理碳排放总量,最终核算收费站碳排放总量。本发明可解决现有技术中缺乏针对不同收费模式下碳排放量精确核算的问题,能够针对人工收费车道(MTC)、电子不停车收费车道(ETC)两种收费模式实现碳排放量的核算,实现对于高速公路收费站碳排放的精细化监测和核算,推动交通运输行业向低碳环保方向发展。

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