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    • 10. 发明授权
    • 一种基于深度学习的城市交通碳排放预测方法及装置
    • CN117172138B
    • 2024-02-02
    • CN202311449714.6
    • 2023-11-02
    • 湖北省长投智慧停车有限公司
    • 王进刘明朝王明择
    • G06F30/27G06N3/0442G06N3/08G06F18/27G06N3/0464G06N3/045G06Q50/26G06F18/213G06Q50/40G06Q10/04
    • 确性不高的问题。本发明公开了一种基于深度学习的城市交通碳排放预测方法及装置,方法包括:获取城市交通系统的基础数据,对所述基础数据进行预处理;基于所述预处理后的基础数据,建立所述城市交通系统对应的城市交通数字孪生模型;实时获取所述城市交通系统的碳排量相关数据并输入到所述城市交通数字孪生模型中,利用所述数字孪生模型仿真所述城市交通系统的运行状态;利用预设的碳融合算法模型根据所述运行状态和碳排量相关数据计算所述城市交通碳排放量的预测值。本发明能充分利用城市交通的多源数(56)对比文件王琛等.基于ResNet-LSTM 网络和注意力机制的综合能源系统多元负荷预测《.电工技术学报》.2022,第37卷(第7期),1789-1799.Xu Zheng, Tanghan Jiang, and NanZheng.Developing and analyzing eco-driving strategies for on-road emissionreduction in urban transport systems-AVR-enabled digital-twin approach.《Chemosphere》.2022,第305卷1-15.Cheng, X., Zhang, W., Wenzel, A. etal..Stacked ResNet-LSTM and CORAL modelfor multi-site air quality prediction.《Neural Comput & Applic》.2022,第34卷13849–13866.X. Chen, W. Chen, V. Dinavahi, Y. Liuand J. Feng.Short-Term Load Forecastingand Associated Weather VariablesPrediction Using ResNet-LSTM Based DeepLearning《.IEEE》.2023,第11卷5393-5405.S. Song, J. C. K. Lam, Y. Han and V.O. K. Li.ResNet-LSTM for Real-Time PM2.5and PM₁₀ Estimation Using SequentialSmartphone Images《.IEEE》.2020,第8卷220069-220082.H. Choi, S. Ryu and H. Kim.Short-TermLoad Forecasting based on ResNet andLSTM《.2018 IEEE International Conferenceon Communications, Control, and ComputingTechnologies for Smart Grids(SmartGridComm), Aalborg, Denmark》.2018,1-6.