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[發(fā)明專利]一種城市道路交通污染物排放監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)及方法在審

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201410515802.6 申請(qǐng)日: 2014-09-29
公開(公告)號(hào): CN104318315A 公開(公告)日: 2015-01-28
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 魏明;孫博;陳海龍;高銳峰;孫美;呂先洋 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 南通大學(xué)
主分類號(hào): G06Q10/04 分類號(hào): G06Q10/04;G08B21/12
代理公司: 南京瑞弘專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 32249 代理人: 徐激波
地址: 226000 *** 國省代碼: 江蘇;32
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 城市 道路交通 污染物 排放 監(jiān)控 預(yù)警系統(tǒng) 方法
【權(quán)利要求書】:

1.本發(fā)明涉及一種城市道路交通污染物排放監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng),其特征在于:包括交通污染物排放檢測(cè)模塊、交通外部環(huán)境數(shù)據(jù)采集模塊、交通污染物排放機(jī)理分析模塊、交通污染物排放預(yù)警決策模塊及信息發(fā)布模塊,其中所述交通污染物排放機(jī)理分析模塊與所述交通污染物排放檢測(cè)模塊和交通外部環(huán)境數(shù)據(jù)采集模塊連接,所述交通污染物排放預(yù)警決策模塊分別連接所述交通污染物排放機(jī)理分析模塊和信息發(fā)布模塊,所述交通污染物排放機(jī)理分析模塊包括數(shù)據(jù)庫及分類決策挖掘分析模塊。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的城市道路交通污染物排放監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng),其特征在于:所述交通污染物排放檢測(cè)模塊包括單片機(jī),以及連接所述單片機(jī)的集成污染氣體檢測(cè)傳感器、GPS、GPRS等,其安裝于交通道路上,以動(dòng)態(tài)采集交通污染氣體的排放量,并反饋至所述交通污染物排放機(jī)理分析模塊。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的城市道路交通污染物排放監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng),其特征在于:所述交通污染物排放檢測(cè)模塊包括單片機(jī),以及連接所述單片機(jī)的集成噪音檢測(cè)傳感器、GPS、GPRS等,其安裝于交通道路上,以動(dòng)態(tài)采集交通噪音的排放量,并反饋至所述交通污染物排放機(jī)理分析模塊。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的城市道路交通污染物排放監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng),其特征在于:所述交通外部環(huán)境數(shù)據(jù)采集模塊包括動(dòng)態(tài)交通流采集模塊、天氣預(yù)報(bào)模塊及靜態(tài)道路線形采集模塊,安裝于交通道路上,以動(dòng)態(tài)采集所述交通污染物排放檢測(cè)模塊周圍的交通流,道路線形及天氣信息,并反饋至所述交通污染物排放機(jī)理分析模塊。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的城市道路交通污染物排放監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng),其特征在于:所述交通污染物排放機(jī)理分析模塊包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫和基于k近鄰算法的數(shù)據(jù)挖掘兩部分,所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)影響交通污染物排放的內(nèi)外部環(huán)境數(shù)據(jù),所述基于k近鄰算法的數(shù)據(jù)挖掘生成決策樹模型,揭示交通污染物排放、交通流、天氣和道路線形之間的有機(jī)聯(lián)系。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的城市道路交通污染物排放監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng),其特征在于:所述交通污染物排放預(yù)警決策模塊根據(jù)上述決策樹模型,結(jié)合實(shí)時(shí)內(nèi)外部環(huán)境數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),自動(dòng)生成如何降低交通污染物排放的管控策略。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的城市道路交通污染物排放監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng),其特征在于:所述信息發(fā)布模塊為LED顯示屏。

8.一種城市道路交通污染物排放監(jiān)控預(yù)警方法,其特征在于:具體包括如下步驟:

a、安裝在城市道路上的交通污染物排放檢測(cè)模塊和交通外部環(huán)境數(shù)據(jù)采集模塊,對(duì)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的交通污染物排放量以及周圍的交通流、道路線形、天氣狀況進(jìn)行采集,并將采集的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中,形成一條完整的交通污染物排放機(jī)理分析數(shù)據(jù)記錄;

b、從步驟a的數(shù)據(jù)庫中選擇N條數(shù)據(jù)記錄(xi,yi)組成給定訓(xùn)練數(shù)據(jù)集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)},其中:為影響交通污染物排放的n個(gè)輸入特征元素,包括地點(diǎn)、時(shí)間、交通流、道路線形、天氣狀況;yi=(1,2,...,K)為交通污染物排放量的輸出類標(biāo)記;

c、基于k近鄰算法,將D的輸入空間劃分為M個(gè)區(qū)域R1,R2,...,RM,在每個(gè)單元Rm上有一個(gè)固定的交通污染物排放類標(biāo)記最優(yōu)輸出值對(duì)任意樣本的輸入特征向量xi,I(xi∈Rm)為xi是否屬于Rm,它的輸出交通污染物排放類標(biāo)記yi

d、交通污染物排放預(yù)警決策模塊結(jié)合實(shí)際交通環(huán)境采集數(shù)據(jù),根據(jù)決策樹模型,利用平方誤差最小準(zhǔn)則求解xi對(duì)應(yīng)的輸出交通污染物排放類標(biāo)記yi,圍繞節(jié)能減排目標(biāo)輸出相應(yīng)的交通管控預(yù)警策略即可得到限速范圍、信號(hào)控制信息,并通過信息發(fā)布模塊顯示。

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