[发明专利]一种基于卷积深度神经网络的机动车尾气排放估计方法在审
| 申请号： | 202110822850.X | 申请日： | 2021-07-21 |
| 公开（公告）号： | CN113505160A | 公开（公告）日： | 2021-10-15 |
| 发明（设计）人： | 陆星家;王志 | 申请（专利权）人： | 宁波工程学院 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06N3/04;G06Q10/06;G01N33/00 |
| 代理公司： | 北京天江律师事务所 11537 | 代理人： | 何志国 |
| 地址： | 315211 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积深度神经网络的机动车尾气排放估计方法，利用城市空气监测站获取的宏观尾气数据，以及机动车尾气遥感检测设备采集的实际道路上的尾气排放数据，实现了城市区域、或全局的机动车尾气排放因子的实时在线估计。本发明克服了传统机动车尾气排放因子采用台架试验机获取机动车尾气排放数据与实际道路行驶状况的差异，可以对城市机动车尾气进行局部、全局的排放估计，同时结合当前的气象条件，进而估计机动车尾气在城市的不同区域的排放量，并在此基础上对城市机动车尾气排放进行评级和在线估计。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 深度 神经网络 机动车 尾气 排放 估计 方法 | ||
【主权项】：
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