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申请/专利权人：航天科工智能运筹与信息安全研究院(武汉)有限公司

摘要：本发明提供了交通污染排放量预测方法，该方法包括：接收待预测区域当前的综合实况数据；对综合实况数据进行特征提取，获得时空张量；其中，时空张量用于表征综合实况数据对应的特征元素在待预测区域内的时空变化；利用预先创建的交通排放预测模型对时空张量在预测时间内的污染物排放量进行预测，以获得预测结果；其中，预测结果中包括至少一种污染物在预测时间的任一时间窗时的预测排放量；其中，交通排放预测模型通过至少两组样本集训练得到，每一组样本集中包括作为输入的时空张量以及作为输出的该时空张量所属区域在预测时间的污染物排放量。本方案能够提高预测交通污染物排放量的准确性。

主权项：1.交通污染排放量预测方法，其特征在于，包括：接收待预测区域当前的综合实况数据；对所述综合实况数据进行特征提取，获得时空张量；其中，所述时空张量用于表征所述综合实况数据对应的特征元素在所述待预测区域内的时空变化；利用预先创建的交通排放预测模型对所述时空张量在预测时间内的污染物排放量进行预测，以获得预测结果；其中，所述预测结果中包括至少一种污染物在所述预测时间的任一时间窗时的预测排放量；其中，所述交通排放预测模型通过至少两组样本集训练得到，每一组样本集中包括作为输入的时空张量以及作为输出的该时空张量所属区域在预测时间的污染物排放量；交通排放预测模型的创建方法包括：获取至少两组历史实况数据；其中，每一组历史实况数据包括待预测区域在预设时长内的实况数据；对所述至少两组历史实况数据进行特征提取，获得对应每一组历史实况数据的时空张量；根据所述对应每一组历史实况数据的时空张量生成样本集；基于时空图卷积网络，利用所述样本集进行模型训练，以获得训练后的所述交通排放预测模型；其中，所述利用所述样本集进行模型训练，以获得训练后的所述交通排放预测模型，包括：对所获得的所述每一组历史实况数据的时空张量进行随机抽样，获得测试集；将所述测试集中包括的所述时空张量输入训练后的交通排放预测模型中，得到对应所述测试集在目标预测时间内的预测结果；获取所述测试集在该目标预测时间内的真实排放结果；判断该预测结果与该真实排放结果之间的均方误差是否符合预设误差区间；如果是，则获得训练成功的所述交通排放预测模型；其中，所述该预测结果与该真实排放结果之间的均方误差的计算公式如下所示： 其中，S用于表征该预测结果与该真实排放结果之间的均方误差，a用于表征污染物的种类数；n用于表征该预测时间内时间窗的个数；m用于表征所述测试集的总时刻数；用于表征第i种污染物在j时刻起预测时间内的真实排放量；用于表征第i种污染物在j时刻起预测时间内的预测排放量。

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