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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明公开了一种多尺度共享单车碳减排量估算及其关键因素辨识方法、设备、介质，包括：将待分析区域划分为若干路段及网格；基于贝叶斯公式计算共享单车替代率；根据每次出行使用每一交通方式的出行距离、共享单车替代率计算每次出行的碳减排量；计算每一路段、每一网格对应的共享单车碳减排量；将输入因素分别输入至第一、第二碳减排量预测模型，以每一网格对应的共享单车碳减排量为训练标签，从而预测高峰、平峰时段对应的共享单车碳减排量；计算每一输入因素对应的SHAP值，将前K1、K2个输入因素作为影响高峰、平峰时段的共享单车碳减排量的关键因素；对所有SHAP值进行降维和聚类，提取共享单车减排模式。

主权项：1.一种多尺度共享单车碳减排量估算及其关键因素辨识方法，其特征在于，所述方法包括：获取待分析区域，将其划分为若干个路段以及网格；基于贝叶斯公式计算共享单车替代率；所述共享单车替代率包括共享单车对各不同交通方式的全程替代率、共享单车和公共交通结合的方式对小汽车行程的部分替代率、以及共享单车被引入交通系统后的新增出行替代率；获取每一交通方式的出行轨迹，从而计算每一次出行使用每一交通方式的出行距离；根据每一次出行使用每一交通方式的出行距离，以及共享单车替代率计算每次出行的碳减排量；将每一次出行的碳减排量按照共享单车的出行距离分配至各路段，得到每一路段对应的共享单车碳减排量；基于每一路段对应的共享单车碳减排量，以及该路段的长度与该路段在网格内的长度之比，计算每一网格对应的共享单车碳减排量；提取自行车网络因素、公共交通因素、城市功能因素、城市感知因素和城市活力因素；将其分别输入至第一碳减排量预测模型、第二碳减排量预测模型，以每一网格对应的共享单车碳减排量为训练标签，从而预测高峰时段和平峰时段分别对应的共享单车碳减排量；通过按序移除第一碳减排量预测模型的输入因素，计算每一输入因素对应的SHAP值，并排序，将前K1个输入因素作为影响高峰时段的共享单车碳减排量的关键因素；通过按序移除第二碳减排量预测模型的输入因素，计算每一输入因素对应的SHAP值，并排序，将前K2个输入因素作为影响平峰时段的共享单车碳减排量的关键因素；对所有输入因素对应的SHAP值进行降维和聚类，提取共享单车减排模式。

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百度查询： 浙江大学 多尺度共享单车碳减排量估算及其关键因素辨识方法、设备、介质