车辆尾气排放预测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车辆尾气排放预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括以下步骤：采集样本车辆的原始运行数据和原始尾气排放数据，根据预设预处理策略对所述原始运行数据和原始尾气排放数据进行预处理，获得历史运行数据和历史排放数据；对所述历史运行数据进行筛选得到目标运行数据；基于所述目标运行数据和所述历史排放数据，训练得到尾气排放预测模型；通过所述尾气排放预测模型对待测车辆的尾气排放情况进行预测。通过相关系数和显著性检验确定与车辆尾气排放相关的影响因素，去除了干扰因素，提升了尾气排放分析和预测的准确性和可靠性，通过构建的尾气排放预测模型进一步提升了对车辆尾气排放预测的可重复性和可靠性。

Vehicle exhaust emission prediction method, device, equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
车辆尾气排放预测方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及环境监测
，尤其涉及一种车辆尾气排放预测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
近年来，空气污染的形势日益严峻，机动车辆尾气污染是其主要成因之一，发动机排放的主要污染气体之一是氮氧化物，其对人体健康具有相当高程度的危害，长期接触会导致肺功能缺陷，所以对机动车辆尾气排放的管控亟待实施，而这必须基于明确的成因分析以及时预测。排放影响因素分析可以帮助驾驶员了解实际运行条件下的车辆排放性能，表征机动车排放因为哪些指标变化，变化的程度如何，可以指导更加环保的驾驶行为。同时，对排放污染物浓度水平的短期准确预测，将提供预警系统，一定程度上可以反映驾驶状态是否异常，防止不必要的有毒废气排放。对车辆排放的估算，后续还可以广泛用于其他用途，包括计算地区的总排放量，以及作为分散模型的输入来计算大气环境污染浓度。同时，国家倡导开展蓝天保卫战行动，针对重型柴油车发布了新的国六标准，将机动车尾气排放污染监控管理的信息化作为重点关注方向之一。由此可见，对于尾气排放的数据挖掘分析和预测是必要且迫切的。然而，传统经验的机动车辆尾气排放预测需要关于汽车的复杂背景知识，比如发动机性能的控制方程、排放形成燃烧动力学知识等专业背景知识，不利于对机动车辆尾气排放的重复性预测，可靠性也较低。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种车辆尾气排放预测方法、装置、设备及存储介质，旨在通过构建的尾气排放预测模型提升对机动车辆尾气排放预测的可重复性和可靠性。为实现上述目的，本专利技术提供一种车辆尾气排放预测方法，所述车辆尾气排放预测方法包括以下步骤：集样本车辆的原始运行数据和原始尾气排放数据，根据预设预处理策略对所述原始运行数据和原始尾气排放数据进行预处理，获得历史运行数据和历史排放数据；对所述历史运行数据进行筛选得到目标运行数据；基于所述目标运行数据和所述历史排放数据，训练得到尾气排放预测模型；通过所述尾气排放预测模型对待测车辆的尾气排放情况进行预测。可选地，所述根据预设预处理策略对所述原始运行数据和原始尾气排放数据进行预处理，获得历史运行数据和历史排放数据的步骤包括：对所述原始运行数据进行数值缺失检测，以对所述原始运行数据进行数据补齐，得到一次运行数据；按照预设数据转换规则对所述一次运行数据进行数据转换，得到历史运行数据；基于所述一次运行数据，对所述原始尾气排放数据进行时间对齐，得到历史排放数据。可选地，所述对所述历史运行数据进行筛选得到目标运行数据的步骤包括：计算所述历史运行数据与所述历史排放数据的相关系数；对所述相关系数进行显著性检验，并根据显著性检验结果从所述历史运行数据中筛选得到目标运行数据。可选地，所述根据显著性检验结果从所述历史运行数据中筛选得到目标运行数据的步骤包括：将所述显著性检验结果为与所述历史排放数据具有显著性相关性的历史运行数据作为目标运行数据。可选地，所述基于所述目标运行数据和所述历史排放数据，训练得到尾气排放预测模型的步骤包括：对所述目标运行数据和所述历史排放数据进行滑动窗口分割，得到窗口运行数据和窗口排放数据；从所述窗口运行数据中提取运行数据特征；对所述运行数据特征和所述窗口排放数据进行训练，得到尾气排放预测模型。可选地，所述对所述运行数据特征和所述窗口排放数据进行训练，得到尾气排放预测模型的步骤之前，还包括：对所述运行数据特征进行归一化处理；对归一化后的运行数据特征进行主成分分析，得到主成分数据特征；所述对所述运行数据特征和所述窗口排放数据进行训练，得到尾气排放预测模型的步骤包括：对所述主成分数据特征和所述窗口排放数据进行训练，得到尾气排放预测模型。可选地，所述对所述运行数据特征和所述窗口排放数据进行训练，得到尾气排放预测模型的步骤包括：基于极限梯度提升树XGBoost算法和预设正则化方法对所述运行数据特征和所述窗口排放数据进行训练，得到初步模型；对所述初步模型的超参数进行优化，得到尾气排放预测模型。进一步地，为实现上述目的，本专利技术还提供一种车辆尾气排放预测装置，所述车辆尾气排放预测装置包括：采集模块，用于采集样本车辆的原始运行数据和原始尾气排放数据，根据预设预处理策略对所述原始运行数据和原始尾气排放数据进行预处理，获得历史运行数据和历史排放数据；筛选模块，用于对所述历史运行数据进行筛选得到目标运行数据；训练模块，用于基于所述目标运行数据和所述历史排放数据，训练得到尾气排放预测模型；预测模块，用于通过所述尾气排放预测模型对待测车辆的尾气排放情况进行预测。进一步地，为实现上述目的，本专利技术还提供一种车辆尾气排放预测设备，所述车辆尾气排放预测设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的车辆尾气排放预测程序，所述车辆尾气排放预测程序被所述处理器执行时实现如上述所述的车辆尾气排放预测方法的步骤。进一步地，为实现上述目的，本专利技术还提供一种存储介质，所述存储介质上存储有车辆尾气排放预测程序，所述车辆尾气排放预测程序被处理器执行时实现如上所述的车辆尾气排放预测方法的步骤。本专利技术通过采集样本车辆的原始运行数据和原始尾气排放数据，根据预设预处理策略对所述原始运行数据和原始尾气排放数据进行预处理，获得历史运行数据和历史排放数据；对所述历史运行数据进行筛选得到目标运行数据；基于所述目标运行数据和所述历史排放数据，训练得到尾气排放预测模型；通过所述尾气排放预测模型对待测车辆的尾气排放情况进行预测。通过相关系数和显著性检验确定与车辆尾气排放相关的影响因素，去除了干扰因素，提升了尾气排放分析和预测的准确性和可靠性，通过构建的尾气排放预测模型进一步提升了对车辆尾气排放预测的可重复性和可靠性。附图说明图1为本专利技术车辆尾气排放预测设备实施例方案涉及的设备硬件运行环境的结构示意图；图2为本专利技术车辆尾气排放预测方法第一实施例的流程示意图；图3为本专利技术车辆尾气排放预测装置较佳实施例的功能模块示意图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。需要说明的是，传统经验的机动车辆尾气排放预测需要关于汽车的复杂背景知识，比如发动机性能的控制方程、排放形成燃烧动力学知识等专业背景知识，不利于对机动车辆尾气排放的重复性预测，可靠性也较低。基于上述缺陷，本专利技术提供一种车辆尾气排放预测设备，参照图1，图1为本专利技术车辆尾气排放预测设备实施例方案涉及的设备硬件运行环境的结构示意图。如图1所示，该车辆尾气排放预测设备可以包括：处理器1001，例如CPU，通信总线1002、待分析用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆尾气排放预测方法，其特征在于，所述车辆尾气排放预测方法包括以下步骤：/n采集样本车辆的原始运行数据和原始尾气排放数据，根据预设预处理策略对所述原始运行数据和原始尾气排放数据进行预处理，获得历史运行数据和历史排放数据；/n对所述历史运行数据进行筛选得到目标运行数据；/n基于所述目标运行数据和所述历史排放数据，训练得到尾气排放预测模型；/n通过所述尾气排放预测模型对待测车辆的尾气排放情况进行预测。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆尾气排放预测方法，其特征在于，所述车辆尾气排放预测方法包括以下步骤：
采集样本车辆的原始运行数据和原始尾气排放数据，根据预设预处理策略对所述原始运行数据和原始尾气排放数据进行预处理，获得历史运行数据和历史排放数据；
对所述历史运行数据进行筛选得到目标运行数据；
基于所述目标运行数据和所述历史排放数据，训练得到尾气排放预测模型；
通过所述尾气排放预测模型对待测车辆的尾气排放情况进行预测。


2.如权利要求1所述的车辆尾气排放预测方法，其特征在于，所述根据预设预处理策略对所述原始运行数据和原始尾气排放数据进行预处理，获得历史运行数据和历史排放数据的步骤包括：
对所述原始运行数据进行数值缺失检测，以对所述原始运行数据进行数据补齐，得到一次运行数据；
按照预设数据转换规则对所述一次运行数据进行数据转换，得到历史运行数据；
基于所述一次运行数据，对所述原始尾气排放数据进行时间对齐，得到历史排放数据。


3.如权利要求1所述的车辆尾气排放预测方法，其特征在于，所述对所述历史运行数据进行筛选得到目标运行数据的步骤包括：
计算所述历史运行数据与所述历史排放数据的相关系数；
对所述相关系数进行显著性检验，并根据显著性检验结果从所述历史运行数据中筛选得到目标运行数据。


4.如权利要求3所述的车辆尾气排放预测方法，其特征在于，所述根据显著性检验结果从所述历史运行数据中筛选得到目标运行数据的步骤包括：
将所述显著性检验结果为与所述历史排放数据具有显著性相关性的历史运行数据作为目标运行数据。


5.如权利要求1所述的车辆尾气排放预测方法，其特征在于，所述基于所述目标运行数据和所述历史排放数据，训练得到尾气排放预测模型的步骤包括：
对所述目标运行数据和所述历史排放数据进行滑动窗口分割，得到窗口运行数据和窗口排放数据；
从所述窗口运行数据中提取运行数据特征；
对所述运行数据特征和所述窗口排放数据进行训练，得到尾...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾伟，蒋鑫龙，潘志文，吴启晨，张辉，
申请(专利权)人：深圳市赛梅斯凯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44