(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211373893.5 (22)申请日 2022.11.04 (71)申请人 八维通科技有限公司 地址 310000 浙江省杭州市滨江区长河街 道江南大道618号东冠大厦20层2001 室 (72)发明人 杨宏旭　余华琼　伊尚丰　刘晓宏　 郭洁　邵林俊　 (74)专利代理 机构 杭州新雏鹰知识产权代理有 限公司 3 3474 专利代理师 张玉平 (51)Int.Cl. G08G 1/01(2006.01) G08G 1/048(2006.01) G06Q 10/04(2012.01)G06Q 50/26(2012.01) (54)发明名称 一种基于交通出行数据的交通碳排放量评 估方法与系统 (57)摘要 本发明提供一种基于交通出行数据的交通 碳排放量评估 方法与系统， 属于计费设备技术领 域， 具体包括： 基于市政车辆、 公交车辆、 长途客 车的碳排放量， 构建固定碳排放量； 获取除市政 车辆、 公交车辆、 长途客车的其他类型车辆的其 它碳排放量， 并得到基础碳排放量； 基于天气、 日 期类型、 交通事故量， 建立拥堵系数预测模型， 得 到道路的拥堵系数， 并判断所述道路的拥堵系数 是否大于第一拥堵阈值， 若是， 则基于拥堵系数 对基础碳排放量进行修正， 得到指定碳排放量， 若否， 则将基础碳排放量作为指定碳排放量;基 于燃油销售吨数对指定碳排放量进行修正， 得到 交通碳排放量， 从而进一步提升了交通碳排放量 评估和监测的准确性， 为降低碳排放量奠定了基 础。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 115424448 A 2022.12.02 CN 115424448 A 1.一种基于交通出 行数据的交通 碳排放量评估方法， 其特 征在于， 具体包括： S11基于市政车辆、 公交车辆、 长途客车的碳 排放量， 构建固定碳 排放量； S12获取除市政车辆、 公交车辆、 长途客车的其他类型车辆的车辆信息， 并基于与所述 车辆信息对应的碳排放强度， 得到其它碳排放量， 并基于其它碳排放量与固定碳排放量得 到基础碳 排放量； S13基于天气、 日期类型、 交通事故量， 建立拥堵系数预测模型， 得到道路的拥堵系数， 并判断所述道路的拥堵系数是否大于第一拥堵阈值， 若否， 则直接进入步骤S15,并将所述 基础碳排放量作为指定碳 排放量， 若是， 则进入步骤S14; S14基于所述拥堵系数对所述基础碳 排放量进行修 正， 得到指定碳 排放量； S15基于燃油销售吨数对所述指定碳 排放量进行修 正， 得到交通 碳排放量。 2.如权利要求1所述的交通碳排放量评估方法， 其特征在于， 所述固定碳排放量构建的 具体步骤为： S21基于市政车辆、 公交车辆、 长途客车的当天排班的固定车辆信息， 得到固定车辆信 息 S22基于市政车辆、 公交车辆、 长途客车的固定车辆信 息以及与所述固定车辆信息对应 的行驶线路， 得到基础固定碳 排放量； S23基于行驶线路上的交通灯 数量以及时间， 对基础固定碳排放量进行修正， 得到固定 碳排放量。 3.如权利要求2所述的交通碳排放量评估方法， 其特征在于， 所述固定碳排放量的计算 公式为： 其中P1为固定排碳量， P2为固定碳排放量， N为交通灯时间T大于最小交通灯时间阈值 Tmin的数量， TJ为第J个交通灯的时间， Tmin为30秒， K1为常数， 取值范围在0 到1之间。 4.如权利要求1所述的交通碳排放量评估方法， 其特征在于， 所述车辆信 息包括车辆类 型、 车辆行驶距离、 车辆行驶时间， 所述其它碳排放量跟所述车辆类型、 车辆行驶距离、 车辆 行驶时间、 碳 排放强度相关。 5.如权利要求1所述的交通碳排放量评估方法， 其特征在于， 道路的拥堵系数的构建的 具体步骤为： S31基于天气、 日期类型构 建输入集， 并将所述输入集传输至基于EPO ‑BP神经网络算法 的预测模型之中， 得到预测交通事故量以及交通事故处 理时间； S32基于所述预测交通事故量、 天气、 日期类型、 交通事故处理时间构建拥堵系数输入 集； S33将所述拥堵系数输入集传输至基于GRU算法的拥堵系数预测模型中， 得到道路的拥 堵系数。 6.如权利要求5所述的交通碳排放量评估方法， 其特征在于， 所述天气至少包括是否存 在异常天气预警信号、 降雨 量、 降雪量； 所述日期类型至少包括工作日、 周末、 法定节假日。 7.如权利要求1所述的交通碳排放量评估方法， 其特征在于， 所述第 一拥堵阈值根据 所权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115424448 A 2在城市的车辆 保有量、 所在 城市的常住人口确定， 其中车辆保有量越 大， 城市的常住人口越 多， 第一拥堵阈值 就越小。 8.如权利要求1所述的交通碳排放量评估方法， 其特征在于， 所述指定碳排放量的计算 公式为： 其中D为拥挤系数， C2为指定碳排放量， C1为基础碳排放量， K2、 K3为常数， 取值均在0到1 之间， 具体的根据所在城市的碳 排放量的监管严格程度相关， 监管程度越严格， K2、 K3越大。 9.如权利要求1所述的交通碳排放量评估方法， 其特征在于， 所述交通碳排放量构建的 具体步骤为： S41获取当天的当天燃油销售吨数， 并基于所述当天的日期类型， 获取最近一个月内的 同等日期类型的平均燃油销售吨数； S42判断所述当天燃油销售吨数与所述平均燃油销售吨数的差值是否小于第一阈值， 若是则将所述当天燃油销售吨数作为燃油销售吨数， 若否则将基于所述燃油销售吨数与所 述燃油销售吨数的平均值作为燃油销售吨数； S43基于所述燃油销售吨数确定燃油燃烧产生的碳排放量， 并将所述燃油燃烧产生的 碳排放量所述指定碳排放量的补偿项对所述指定碳排放量进行补偿确定所述交通碳排放 量。 10.一种基于交通出行数据的交通碳排放量评估系统， 采用权利要求1 ‑9任意一项所述 的一种基于交通出行数据的交通碳排放量评估方法， 包括固定碳排放量确定模块， 基础碳 排放量确定模块， 拥堵系数确定模块， 指定碳排放量确定模块， 燃油销售吨数确定模块， 交 通碳排放量确定模块； 其中所述固定碳 排放量确定模块负责构建固定碳 排放量； 所述基础碳 排放量确定模块负责构建基础碳 排放量； 所述拥堵系数确定模块负责基于天气、 日期类型、 交通事故量， 建立拥堵系数预测模 型， 得到道路的拥堵系数； 所述指定碳 排放量确定模块负责构建指定碳 排放量； 所述燃油销售吨数确定模块负责确定 燃油销售吨数； 所述交通 碳排放量确定模块负责确定交通 碳排放量。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115424448 A 3