[发明专利]机动车尾气遥测和监管系统及自学习高排污车辆判定算法

权利要求书

1.一种机动车自学习高排污车辆判定算法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、通过尾气遥感监测站、车载尾气检测设备采集标定车辆时间同步的数据，所述数据包括运行工况、污染物浓度、机动车信息、道路信息、环境参数、判定结果；

S2、将通过尾气遥感监测站、车载尾气检测设备得到的时间同步数据合并成标定车辆的尾气排放数据集；

S3、对样本数据集中的数据做清洗处理；

S4、针对步骤2中的样本数据集建立自学习排污判定算法模型，将所述标定车辆尾气排放数据集作为输入变量，将所述车载尾气检测设备判定结果作为输出变量，训练所述标定车辆尾气遥感检测结果修正模型，实现对标定车辆尾气遥感检测结果的实时在线或离线修正。

2.根据权利要求1所述的机动车自学习高排污车辆判定算法，其特征在于，所述运行工况包括：速度、加速度、比功率；其中，包括分别从尾气遥感监测站和车载尾气检测设备获得的测量数据；

所述污染物浓度包括：一氧化碳体积浓度、二氧化碳体积浓度、氮氧化合物体积浓度、碳氢化合物体积浓度、固体颗粒物的不透光烟度值中的部分或全部；其中，包括分别从尾气遥感监测站和车载尾气检测设备获得的测量数据；

所述机动车信息包括：车辆类型、长度、发动机排量、基准质量、使用性质、使用年限、是否安装催化转化器中的部分或全部，其中，包括通过牌照获取的具有真实尾气排放的标定车辆实际数据；

所述道路信息包括：尾气遥感监测站标识、道路类型、坡度；

所述环境参数包括：风速、风向、环境温度、大气压强、相对湿度；

所述判定结果包括：遥测初始判定结果、车载尾气检测设备判定结果。

3.根据权利要求2所述的机动车自学习高排污车辆判定算法，其特征在于，所述步骤S2中尾气排放数据集中的每条样本数据包括每辆标定车辆尾气遥测数据集部分、车载尾气检测数据集部分以及车载判定结果；

每条样本数据属性组成如下：

其中，D⁽ⁱ⁾表示标定车辆尾气排放数据集的第i条样本数据；

表示第i条样本数据中的尾气遥测数据集部分；

表示第i条样本数据中的车载尾气检测数据集部分；

S⁽ⁱ⁾表示第i条样本数据的车载尾气检测设备判定结果；

尾气遥测数据集中属性组成如下：

尾气遥测数据集的数据属性依次分别表示车辆行驶的速度、加速度、比功率；尾气排放中的一氧化碳体积浓度、二氧化碳体积浓度、氮氧化合物体积浓度、碳氢化合物体积浓度、固体颗粒物的不透光烟度值；道路信息中的坡度、遥测设备安装点周围的风速、风向、环境温度、大气压强、相对湿度；尾气遥感监测站的遥测初始判定结果15个变量；

车载尾气检测数据集属性组成如下：

车载尾气检测数据集的数据属性依次分别表示车辆行驶的速度、加速度、比功率；尾气排放中的一氧化碳体积浓度、二氧化碳体积浓度、氮氧化合物体积浓度、碳氢化合物体积浓度、固体颗粒物的不透光烟度值；车辆长度、发动机排量、基准质量、使用性质、使用年限、是否安装催化转化器14个变量；

将车载尾气检测设备判定结果进行二值化分类的定义如下：

S⁽ⁱ⁾＝{0，1}

其中，将0定义为判定结果超标，将1定义为判定结果合格。