[发明专利]基于全局和局部时空图卷积的车辆尾气预测方法及系统在审
| 申请号： | 202110718934.9 | 申请日： | 2021-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN113469331A | 公开（公告）日： | 2021-10-01 |
| 发明（设计）人： | 凌强;费习宏;李峰 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 金怡 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于全局和局部时空图卷积的车辆尾气预测方法及系统，其中方法包括：步骤S1：将多组件周期的车辆尾气排放浓度时间序列遥测数据使用时间自注意力层获得时间依赖性特征结果；步骤S2：将时间依赖性特征结果和机动车尾气遥测点路网拓扑图数据输入到多层全局和局部时空图卷积网络进行训练得到时空依赖性结果；步骤S3：将时空依赖性结果经过全连接神经网络层，得到遥测点一定时间段内的车辆尾气排放浓度预测结果。本发明通过联合多遥测点一定时间段内车辆尾气排放时间序列数据和路网空间拓扑结构数据对遥测点的一定时间段内的车辆尾气排放浓度进行预测，使得预测性能得到较大的提升。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 全局 局部 时空 图卷 车辆 尾气 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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