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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明适用于交通流碳排放预测技术领域，提供了一种高速公路交通流碳排放中长期趋势预测方法，所述方法包括：S1‑S2利用数据分析技术以及数据可视化工具确定模型的时空边界以及关键变量；S2‑S3通过回归分析定义变量之间的数学函数关系，利用Vensim工具构建系统动力学碳排放趋势预测模型；S5‑S6验证预测模型的稳定性和准确性，并通过在模型内改变新能源车辆占比等参数实现了不同情景下碳排放趋势预测，以评估不同碳减排政策的有效性。本发明为高速公路可持续发展的碳减排政策提供了科学基础，同时通过Vensim工具实现了复杂系统的模型化和具象化，综合考虑了GDP增长、交通需求、新能源汽车政策和燃料技术发展等因素。
主权项：1.一种高速公路交通流碳排放中长期趋势预测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取研究区域内高速公路碳排放历史数据，并利用统计分析技术和可视化工具，对时空变化规律和特征进行分析，得出模型的空间、时间边界；S2、基于回归分析技术，对交通流碳排放的影响因素进行识别，获取研究变量及影响碳排放的因素；S3、分析交通流碳排放的影响因素之间的因果链和反馈机制，划分系统层次，并分析子系统内部变量关系；S4、基于系统动力学建模技术，构建交通流碳排放的预测模型，设置基于因果关系的变量类型，定义变量之间的数学函数关系，并在确立模型参数的基础上，建立系统动力学模型；S5、对交通流碳排放模型进行验证，包括结构检验、历史回溯检验及灵敏度检验；S6、运用模拟对照仿真技术，分析不同高速公路减碳政策下的交通流碳排放趋势，并通过比较不同政策方案下的模拟结果，获取最终减碳策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 一种高速公路交通流碳排放中长期趋势预测方法
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