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龙图腾网获悉中国电子系统技术有限公司;中电云数智科技有限公司申请的专利一种城市污染汽车尾气排放预测的分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115169683B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210783337.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种城市污染汽车尾气排放预测的分析方法是由刘昊松;王佳设计研发完成，并于2022-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种城市污染汽车尾气排放预测的分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智慧城市技术领域，提供一种城市污染汽车尾气排放预测的分析方法，包括：计算监控设备归属，通过监控设备获取监控数据，形成数据集A；获取车辆信息数据，设定不同车辆的污染排放权值，形成数据集B；根据数据集A和数据集B，计算每个区县每个时间区间经过的全部车辆的污染排放总权值，形成数据集D；根据各区县污染气体年度排放统计数据和数据集D，计算单位权值对应的污染排放量，形成数据集E；预测未来车流量，根据预测所得的未来车流量，预测未来污染排放值。本发明可以提前预测未来尾气有害气体排放量；基于对未来的预测结果，可提前做出环境预防、交通管理的辅助决策，为智慧城市业务提供决策依据。

本发明授权一种城市污染汽车尾气排放预测的分析方法在权利要求书中公布了：1.一种城市污染汽车尾气排放预测的分析方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1：计算监控设备归属，通过监控设备获取监控数据，形成数据集A，所述数据集A包括：监控设备标识，时间区间，监控设备实时监控到的车流量，车牌号码，所属区县； 步骤S2：获取车辆信息数据，设定不同车辆的污染排放权值，形成数据集B，所述数据集B包括：车辆类型，车牌号码，排量，各类型车辆的城市保有量； 步骤S3：根据数据集A和数据集B，计算每个区县每个时间区间经过的全部车辆的污染排放总权值，形成数据集D，所述数据集D包括：时间区间，所属区县，污染排放总权值； 步骤S4：根据各区县污染气体年度排放统计数据和数据集D，计算单位权值对应的污染排放量，形成数据集E，所述数据集E包括：单位权值对应的各项污染气体排放量； 步骤S5：预测未来车流量，根据预测所得的未来车流量，预测未来污染排放值； 步骤S3中，根据数据集A和数据集B，计算每个区县每个时间区间经过的全部车辆的污染排放总权值，包括：对每个区县每个时间区间内每个监控获取的各种类型车辆与相应污染排放权值的乘积进行求和得到各监控的污染排放总权值Ky，对所有监控设备污染排放总权值Ky进行求和，得到每个区县每个时间区间所有监控获取的污染排放值总权值K； 步骤S4中，根据各区县污染气体年度排放统计数据和数据集D，计算单位权值对应的污染排放量，包括： S41：获取各区县污染气体年度排放统计数据，形成数据集C，所述数据集C包括：各污染气体排放全年统计值，所属区县； S42：根据各区县污染气体年度排放统计数据确定各区县每个时间区间内各气体的污染排放总量T； S43：关联数据集C和数据集D，查询获得各区县每个时间区间所有监控获取的污染排放值总权值K； S44：将步骤S42中的各区县每个时间区间内各气体的污染排放总量T除以步骤S43查询所得的各区县每个时间区间所有监控获取的污染排放值总权值K，得到单位权值对应的各项污染气体排放量E； 步骤S5中，预测未来车流量，包括：通过数据集A的历史数据，使用MadlibPlpython的ARIMA方法对每个监控设备车流量进行时间序列预测的机器学习模型训练及推理，计算得到未来每个时间区间的车流量，得到每个监控设备的数据集Af，所述数据集Af包括：车流量，车牌号码，所属区县； 步骤S5中，根据预测所得的未来车流量，预测未来污染排放值，包括：通过所预测的未来车流量数据集Af替换步骤S3中的数据集A，根据数据集Af和数据集B，计算每个区县每个时间区间经过的全部车辆的污染排放总权值； 步骤S5中，根据数据集Af和数据集B，计算每个区县每个时间区间经过的全部车辆的污染排放总权值，包括：对每个区县未来每个时间区间内每个监控获取的各种类型车辆与相应污染排放权值的乘积进行求和得到各监控的污染排放总权值Kf，对所有监控设备污染排放总权值Kf进行求和，得到每个区县未来每个时间区间所有监控获取的污染排放值总权值Kfs； 步骤S5中，预测未来污染排放值，包括：未来污染排放值Pf为每个区县未来每个时间区间所有监控获取的污染排放值总权值Kfs与单位权值对应的各项污染气体排放量E的乘积。

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