本发明公开了一种常规能源和新能源公交车辆的污染气体排放预测方法,克服了现有技术中测算不准确的问题,通过基础数据采集、数据预处理、数据建模和应用分析四个步骤,基于循环神经网络中的长短期记忆神经网络,采用较简便易行的测量方法,对公交车辆在路段行驶过程中的运行特征、排放特征进行研究,充分考虑了时间变化条件下,车辆自身运行状况对污染气体排放的影响程度,探究排放规律,实现对于常规能源和新能源公交车的排放给出更为准确的预测,能为节能减排政策的制定提供理论指导,为优化公交专用车道的建设提供指导意见,使管理者和设计者能够更好地管理、调整和优化系统运作和系统设计,并进一步降低公交车辆的温室气体排放量。
声明:
“常规能源和新能源公交车辆的污染气体排放预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)