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龙图腾网恭喜南京浦江工程检测有限公司申请的专利一种用于道路施工碳排放监测的智能评估管理系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118917702B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411419437.9，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种用于道路施工碳排放监测的智能评估管理系统及方法是由成相飞;蒋瑾;陈玲;刘昆;赵闽设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于道路施工碳排放监测的智能评估管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于道路施工碳排放监测的智能评估管理系统及方法，具体涉及道路施工碳排放监测技术领域：通过实时获取和分析施工过程中的碳排放数据，结合历史数据识别异常碳排放，并基于机器学习模型预测计算偏差对碳排放评估准确性的影响，能够有效识别并分类不同影响程度的时间段，特别是对中影响程度时间段进行深入分析和预测预警，及时发现潜在的计算偏差累积效应，从而避免累积偏差在项目结束时才被发现的风险；这种智能评估管理方法提高了碳排放评估的准确性，确保项目符合环保标准和可持续发展目标，并减少了因偏差累积而导致的后期纠正难度。

本发明授权一种用于道路施工碳排放监测的智能评估管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种用于道路施工碳排放监测的智能评估管理方法，其特征在于：包括以下步骤；S1：从若干个来源实时获取施工过程中的碳排放数据，并将实时获取到的碳排放数据与历史数据进行比较，根据比较结果确定异常碳排放数据；S2：将异常碳排放数据按照时间顺序进行划分，将其划分为K个不同的时间段，分别提取各个时间段内异常碳排放数据的训练数据，所述训练数据包括偏离时间训练数据和高频波动训练数据；所述步骤S2具体包括：所述偏离时间训练数据为偏离时间异常指数，则偏离时间异常指数的获取方法为：实时获取各个时间段内的异常碳排放数据，对碳排放数据的正常分布和异常分布进行描述，根据历史数据中正常数据的比例计算数据点为正常的先验概率，计算数据点为异常的先验概率，P异常=1−P正常；在数据点正常的情况下，计算观测到碳排放数据的概率，表达式为：；式中，μ为历史正常碳排放数据的均值，为历史正常碳排放数据的方差，为圆周率，同理，在数据点异常的情况下，计算观测到碳排放数据的概率记为；利用贝叶斯定理计算数据点为异常的后验概率，表达式为：；其中，是观测到数据的边际概率，计算表达式为：；通过贝叶斯公式得到后验概率，表达式为：；基于后验概率，计算偏离时间异常指数，计算表达式为：；为后验概率的异常阈值，为偏离时间异常指数；所述高频波动训练数据为高频波动变化指数，则高频波动变化指数的获取方法为：对碳排放数据按均匀时间间隔进行采样，将碳排放数据标记为，其中，t=1,2,…,N表示时间点，确定窗口函数wτ和选择窗口大小L，将窗口函数wτ滑动应用于碳排放数据，对于每一个窗口位置t，乘以窗口函数wτ后进行傅里叶变换，对每个时间点t计算STFT的结果，表达式为：；式中，表示在时间t处频率f的傅里叶变换结果，在时间点处的碳排放数据值，f为频率变量，j为虚数单位，确定高频区间的临界频率，对高于临界频率的所有频率成分计算其幅值的平方并累加，得到高频部分的能量，即计算高频波动变化指数，表达式为：；是STFT结果的幅值，即St,f的模长，为高频波动变化指数；S3：基于偏离时间训练数据和高频波动训练数据训练出预测计算偏差对整体碳排放评估准确性影响的机器学习模型，并根据模型输出结果确定各个时间段内的计算偏差影响程度值；S4：将获取到的各个时间段内的计算偏差影响程度值与梯度标准阈值进行比较，根据比较结果将相应的时间段进行影响程度划分，将其划分为高影响程度时间段，中影响程度时间段和低影响程度时间段；S5：对于中影响程度时间段，将计算偏差对整体碳排放评估准确性影响程度进行进一步的分析，根据分析结果对计算偏差异常累积效应事件进行提前预测预警；所述步骤S5具体包括：当时间段内的计算偏差影响程度值大于等于第一标准阈值且小于等于第二标准阈值时，将其划分为中影响程度时间段，并将划分后的中影响程度时间段进一步划分为若干个子时间段，对各个子时间段生成的计算偏差影响程度值进行逐段分析，其中，a=1,2,…,n表示子时间段的编号，n为大于0的正整数，计算各个子时间段对应的移动平均值，并形成移动平均序列，移动平均值的计算公式为：；其中k为各个子时间段的窗口大小，b为子时间段的编号，计算移动平均值序列的差分值，表达式为：；为移动平均值序列的差分值；如果0，则说明在时间点移动平均值相对于前一时间点增加，即计算偏差对整体碳排放评估准确性的影响程度在增高，此时生成预警信号，提醒相关人员进行检查和干预；如果0，则表示移动平均值减少，当前不需要立即生成预警信号，对其进行持续监控。

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