System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种城市道路碳中和估算分析方法技术_技高网

一种城市道路碳中和估算分析方法技术

技术编号:40920027 阅读:5 留言:0更新日期:2024-04-18 14:45
本发明专利技术涉及碳中和估算技术领域,具体为一种城市道路碳中和估算分析方法,包括以下步骤,基于城市关键路口和道路的交通监控数据,采用数据融合和混沌理论方法,进行车辆数量、速度和类型的综合分析,并进行交通流态势的初步分析,生成城市交通实时数据分析。本发明专利技术中,通过数据融合和混沌理论分析车辆数量、速度、类型,时间序列分析和非线性动态建模探究交通高峰与拥堵模式,识别流量变化趋势,自回归模型预测交通流趋势,分析峰值时段和拥堵路段,格子玻尔兹曼模型结合城市气象数据评估热岛效应与交通流动相互作用,影响城市温度分布,生命周期评估和成本效益分析助力城市交通碳排放综合评估和规划,促进城市碳中和综合规划。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及碳中和估算,尤其涉及一种城市道路碳中和估算分析方法


技术介绍

1、碳中和估算
的核心目标是通过开发先进的方法和工具,对城市道路系统中的碳排放进行准确评估和分析,从而采取有针对性的措施,实现城市道路的碳中和。碳中和估算技术是可持续城市发展的一部分,其主要任务是量化和理解交通系统对气候变化的影响,为规划者和决策者提供科学的碳减排决策支持。

2、其中,城市道路碳中和估算分析方法是一种复杂的技术手段,其目的在于实现城市道路系统的碳中和。碳中和的概念包括减少、抵消和吸收碳排放,以使城市道路的总碳排放量减至最低水平。通过这一目标,城市可以更有效地降低对气候变化的贡献,改善空气质量,并推动城市可持续发展。

3、传统方法在实际操作中存在不少不足。以往的方法往往忽视了交通流量、车辆类型和速度等多维度数据的综合分析,导致交通流态势判断的不准确性。传统方法在交通高峰和拥堵模式的探究中缺乏时间序列分析和非线性动态建模的应用,这限制了流量变化趋势的准确识别。此外,对于未来交通流的趋势预测和峰值时段分析,传统方法通常缺乏科学的预测模型支持。在热岛效应与交通流动的相互作用分析方面,传统方法未能充分结合城市气象数据,导致对城市温度分布影响的评估不够深入。


技术实现思路

1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点,而提出的一种城市道路碳中和估算分析方法。

2、为了实现上述目的,本专利技术采用了如下技术方案:一种城市道路碳中和估算分析方法,包括以下步骤:</p>

3、s1:基于城市关键路口和道路的交通监控数据,采用数据融合和混沌理论方法,进行车辆数量、速度和类型的综合分析,并进行交通流态势的初步分析,生成城市交通实时数据分析;

4、s2:基于所述城市交通实时数据分析,采用时间序列分析和非线性动态建模,进行交通高峰和拥堵模式的探究,并进行流量变化趋势的识别,生成交通流动态特征识别;

5、s3:基于所述交通流动态特征识别,采用自回归模型,进行未来交通流的趋势预测,并对峰值时段和拥堵路段进行分析,生成交通流预测分析;

6、s4:基于所述交通流预测分析,采用优化理论和交通工程方法,进行交通流量和路线的优化设计,并制定交通信号调整策略,生成交通拥堵缓解方案;

7、s5:结合城市气象数据和所述交通拥堵缓解方案,采用格子玻尔兹曼模型,分析热岛效应与交通流动的相互作用,并进行城市温度分布的影响评估,生成城市热岛交通影响评估;

8、s6:基于所述城市热岛交通影响评估,采用系统动力学方法,制定交通管理策略以减缓热岛效应,并进行交通系统的调整方案设计,生成热岛效应减缓交通规划;

9、s7:综合所述交通拥堵缓解方案和热岛效应减缓交通规划,采用遗传算法和粒子群优化,进行多方面因素的综合权衡和优化策略设计,生成综合碳减排策略优化;

10、s8:基于所述综合碳减排策略优化,采用生命周期评估和成本效益分析,进行城市交通碳排放的综合评估和规划,生成城市碳中和综合规划结果。

11、作为本专利技术的进一步方案,所述城市交通实时数据分析包括交通密度图、车辆速度分布和交通流类型分类,所述交通流动态特征识别包括交通流稳定性评估、拥堵趋势识别和交通模式变化检测,所述交通流预测分析具体为未来交通峰值预测和潜在拥堵区域预测,所述交通拥堵缓解方案包括交通信号调整计划、替代路线设计和交通引导策略,所述城市热岛交通影响评估包括道路表面温度变化模拟、交通流对热岛效应的贡献评估和减缓措施效果预测,所述热岛效应减缓交通规划包括交通流量调节策略、公共交通优先方案和绿色交通推广计划,所述综合碳减排策略优化包括最优交通流控制策略、节能减排交通模式和低碳出行激励措施,所述城市碳中和综合规划结果包括碳排放削减目标设定、策略实施路径规划和长期环境效益预测。

12、作为本专利技术的进一步方案,基于城市关键路口和道路的交通监控数据,采用数据融合和混沌理论方法,进行车辆数量、速度和类型的综合分析,并进行交通流态势的初步分析,生成城市交通实时数据分析的步骤具体为:

13、s101:基于城市关键路口和道路的交通监控数据,采用数据融合算法,对多传感器收集的数据进行时间同步,随后通过空间位置校准数据对应的地理位置,再应用加权平均,根据每个传感器的可靠性分配差异化的权重,整合多来源的数据,生成综合交通流量数据集;

14、s102:基于所述综合交通流量数据集,采用时间序列分析算法,通过自回归模型分析历史数据识别交通流量的长期趋势和周期变化,利用谱分析法分辨交通数据中的频率成分,揭示交通流的周期性波动和趋势变化,生成车辆动态分析结果;

15、s103:基于所述车辆动态分析结果,使用机器学习分类算法,通过支持向量机提取车辆的速度、大小特征,并进行特征空间的边界划分,然后利用决策树算法根据所提取特征进行车辆类型的归类,生成车辆类型分类概览;

16、s104:基于所述车辆类型分类概览,运用交通流态势分析方法,通过马尔可夫链模型对交通流的多个状态进行概率性分析,预测交通流的转换路径,使用随机过程模型对交通流的随机性进行量化分析,评估未来的交通流变化,生成城市交通实时数据分析。

17、作为本专利技术的进一步方案,基于所述城市交通实时数据分析,采用时间序列分析和非线性动态建模,进行交通高峰和拥堵模式的探究,并进行流量变化趋势的识别,生成交通流动态特征识别的步骤具体为:

18、s201:基于所述城市交通实时数据分析,采用自回归移动平均模型,通过对时间序列数据进行统计建模,分析历史交通数据中的自相关性和移动平均特征,揭示交通流量的周期性变化,生成交通流量周期性分析;

19、s202:基于所述交通流量周期性分析,运用系统动力学模型,通过建立和解析描述交通流的微分方程,模拟交通流的动态变化,包括高峰和拥堵时段的模式,生成交通高峰和拥堵模式分析;

20、s203:基于所述交通高峰和拥堵模式分析,应用网络分析方法,通过计算路网中多节点的连接度和集群系数,分析差异化路段间的相互影响和依赖关系,识别交通网络的关键节点和薄弱环节,生成交通网络互动性分析;

21、s204:基于所述交通网络互动性分析,采用多元回归分析,通过统计建模,结合历史和实时数据,量化预测未来交通流量的变化趋势,包括潜在的增长点和交通瓶颈区域,生成交通流动态特征识别;

22、所述分析历史交通数据中的自相关性和移动平均特征采用自回归积分移动平均模型公式;

23、

24、其中,是当前时间点的情绪观测值,是时间的滞后操作符,是自回归系数,是移动平均系数,是差分次数,是白噪声误差。

25、作为本专利技术的进一步方案,基于所述交通流动态特征识别,采用自回归模型,进行未来交通流的趋势预测,并对峰值时段和拥堵路段进行分析,生成交通流预测分析的步骤具体为:

26、s301:基于所述交通流动态特征识别,采用本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种城市道路碳中和估算分析方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的城市道路碳中和估算分析方法,其特征在于,所述城市交通实时数据分析包括交通密度图、车辆速度分布和交通流类型分类,所述交通流动态特征识别包括交通流稳定性评估、拥堵趋势识别和交通模式变化检测,所述交通流预测分析具体为未来交通峰值预测和潜在拥堵区域预测,所述交通拥堵缓解方案包括交通信号调整计划、替代路线设计和交通引导策略,所述城市热岛交通影响评估包括道路表面温度变化模拟、交通流对热岛效应的贡献评估和减缓措施效果预测,所述热岛效应减缓交通规划包括交通流量调节策略、公共交通优先方案和绿色交通推广计划,所述综合碳减排策略优化包括最优交通流控制策略、节能减排交通模式和低碳出行激励措施,所述城市碳中和综合规划结果包括碳排放削减目标设定、策略实施路径规划和长期环境效益预测。

3.根据权利要求1所述的城市道路碳中和估算分析方法,其特征在于,基于城市关键路口和道路的交通监控数据,采用数据融合和混沌理论方法,进行车辆数量、速度和类型的综合分析,并进行交通流态势的初步分析,生成城市交通实时数据分析的步骤具体为:

4.根据权利要求1所述的城市道路碳中和估算分析方法,其特征在于,基于所述城市交通实时数据分析,采用时间序列分析和非线性动态建模,进行交通高峰和拥堵模式的探究,并进行流量变化趋势的识别,生成交通流动态特征识别的步骤具体为:

5.根据权利要求1所述的城市道路碳中和估算分析方法,其特征在于,基于所述交通流动态特征识别,采用自回归模型,进行未来交通流的趋势预测,并对峰值时段和拥堵路段进行分析,生成交通流预测分析的步骤具体为:

6.根据权利要求1所述的城市道路碳中和估算分析方法,其特征在于,基于所述交通流预测分析,采用优化理论和交通工程方法,进行交通流量和路线的优化设计,并制定交通信号调整策略,生成交通拥堵缓解方案的步骤具体为:

7.根据权利要求1所述的城市道路碳中和估算分析方法,其特征在于,结合城市气象数据和所述交通拥堵缓解方案,采用格子玻尔兹曼模型,分析热岛效应与交通流动的相互作用,并进行城市温度分布的影响评估,生成城市热岛交通影响评估的步骤具体为:

8.根据权利要求1所述的城市道路碳中和估算分析方法,其特征在于,基于所述城市热岛交通影响评估,采用系统动力学方法,制定交通管理策略以减缓热岛效应,并进行交通系统的调整方案设计,生成热岛效应减缓交通规划的步骤具体为:

9.根据权利要求1所述的城市道路碳中和估算分析方法,其特征在于,综合所述交通拥堵缓解方案和热岛效应减缓交通规划,采用遗传算法和粒子群优化,进行多方面因素的综合权衡和优化策略设计,生成综合碳减排策略优化的步骤具体为:

10.根据权利要求1所述的城市道路碳中和估算分析方法,其特征在于,基于综合碳减排策略优化,采用生命周期评估和成本效益分析,进行城市交通碳排放的综合评估和规划,生成城市碳中和综合规划结果的步骤具体为:

...

【技术特征摘要】

1.一种城市道路碳中和估算分析方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的城市道路碳中和估算分析方法,其特征在于,所述城市交通实时数据分析包括交通密度图、车辆速度分布和交通流类型分类,所述交通流动态特征识别包括交通流稳定性评估、拥堵趋势识别和交通模式变化检测,所述交通流预测分析具体为未来交通峰值预测和潜在拥堵区域预测,所述交通拥堵缓解方案包括交通信号调整计划、替代路线设计和交通引导策略,所述城市热岛交通影响评估包括道路表面温度变化模拟、交通流对热岛效应的贡献评估和减缓措施效果预测,所述热岛效应减缓交通规划包括交通流量调节策略、公共交通优先方案和绿色交通推广计划,所述综合碳减排策略优化包括最优交通流控制策略、节能减排交通模式和低碳出行激励措施,所述城市碳中和综合规划结果包括碳排放削减目标设定、策略实施路径规划和长期环境效益预测。

3.根据权利要求1所述的城市道路碳中和估算分析方法,其特征在于,基于城市关键路口和道路的交通监控数据,采用数据融合和混沌理论方法,进行车辆数量、速度和类型的综合分析,并进行交通流态势的初步分析,生成城市交通实时数据分析的步骤具体为:

4.根据权利要求1所述的城市道路碳中和估算分析方法,其特征在于,基于所述城市交通实时数据分析,采用时间序列分析和非线性动态建模,进行交通高峰和拥堵模式的探究,并进行流量变化趋势的识别,生成交通流动态特征识别的步骤具体为:

5.根据权利要求1所述的城市道路碳中...

【专利技术属性】
技术研发人员:王新飞宫海张翀凯周振洋陈宗燕徐海洋李小华
申请(专利权)人:南通装配式建筑与智能结构研究院
类型:发明
国别省市:

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