【技术实现步骤摘要】
基于协同时空卷积网络的城市碳排放预测方法和设备
[0001]本专利技术属于数据处理
，尤其涉及一种基于协同时空卷积网络的城市碳排放预测方法和设备。
技术介绍
[0002]目前，随着汽车数量特别是私家车数量的不断增加，产生了交通拥堵、过量二氧化碳和其他污染物排放等一系列问题。汽车尾气排放带来的生态环境问题日益突出，已成为社会关注的热点话题。
[0003]国内外有研究表示，CO2等温室气体的过度排放是造成温室效应根本原因。据联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)发布报告显示，2019年的碳排放量达到590亿吨,全球气候已进入紧急状态。其中，城市交通(绝大部分是私家车)一直被认为是温室气体排放的主要来源，所造成的碳排放占城市空气污染比重的90％。换句话说，私家车是城市碳排放的最大产生者。私家车的大量碳排放造成了严重的城市环境问题，给实现城市减排目标带来了巨大压力。
[0004]从这个角度来说，城市私家车造成的碳排放是造成严重气候变化和严重环境问题的根本原因。因此，对城市碳排放进行精细监测和预测，对于控制城...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于协同时空卷积网络的城市碳排放预测方法，其特征在于，包括：以城市网格为节点，分别以网格之间的空间连通性、地理邻近性和碳排放时间相似性为视角，构建城市多视角相关性的异质图；将城市碳排放和交通密度数据分别输入至异质图，各使用1个时空卷积模块分别提取碳排放的时空特征和交通密度的时空特征；从交通密度的时空特征中提取交通密度对碳排放的依赖性，并将交通密度对碳排放的依赖性与碳排放的时空特征融合，得到碳排放的全局时空特征；将碳排放的全局时空特征再与当前外部因素结合，对城市碳排放进行协同预测。2.根据权利要求1所述的城市碳排放预测方法，其特征在于，采用离散网格技术将城市地图划分为若干个网格，具体地：遍历所有私家车轨迹的起始点位置，以上下左右最边缘点作为城市的四个方向的边界，给定网格大小s，将城市地图平均划分为N个网格。3.根据权利要求1所述的城市碳排放预测方法，其特征在于，以网格之间的空间连通性为视角构建的拓扑结构图表示为G
c
＝(V,E
c
)；其中V为节点集，E
c
为图G
c
中节点之间的权重集，权重使用轨迹数量的归一化值表征；以网格之间的地理邻近性为视角构建的拓扑结构图表示为G
d
＝(V,E
d
)，其中E
d
为图G
d
中节点之间的权重集，从实际物理距离的角度确定权重集元素表示的相关性，即：式中，A
d
(i,j)为图G
d
中网格节点i,j之间连接边的权重；Haversine(i
c
,j
c
)为网格节点i,j基于区域质心坐标i
c
,j
c
之间的Haversine距离函数，d为图G
d
中所有连接节点之间基于区域质心坐标之间的Haversine距离平均值；以网格之间的碳排放时间相似性为视角构建的拓扑结构图表示为G
t
＝(V,E
t
)，其中E
t
为图G
t
中连接边的权重集，利用动态时间规整函数计算不同网格节点所示区域之间的距离来表征碳排放时间相似性：式中，A
t
(i,j)为网格节点i,j之间的碳排放时间相似性，x
i
,x
j
分别为网格节点i,j的碳排放时间变化的序列，DTW(x
i
,x
j
)为x
i
,x
j
之间的动态时间规整函数值，ε为距离衰减参数。4.根据权利要求1所述的城市碳排放预测方法，其特征在于，所述时空卷积模块包括时间门控卷积、空间卷积和时间注意机制。5.根据权利要求4所述的城市碳排放预测方法，其特征在于，所述时间门控卷积利用扩张因果卷积和门控线性单元GLU，从碳排放和交通密度数据中捕获各自在时间维度上的相关性，具体地：1)对于采用大小为K的卷积核，输入为的扩张因果卷积过程表示为：式中，u＝p代表碳排放，u＝a代表交通密度；f(t)表示t阶扩张因果卷积的滤波器，t为输入的时间序列信息，d为扩张因果卷积的膨胀速率；t
‑
d
×
s表示对当前历史时刻信息的定位
2)门控线性单元对每一层扩张因...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖竹，李昊，蒋洪波，曾凡仔，陈文婕，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：
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