一种基于深度学习的公路交通碳排放预测方法及装置

    公开(公告)号:CN117575166B

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202311719331.6

    申请日:2023-12-14

    摘要: 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。