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龙图腾网获悉湖南省交通科学研究院有限公司申请的专利基于多源异构数据融合的道路工程碳排放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：CN121073006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511612905.9，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于多源异构数据融合的道路工程碳排放分析方法是由杨黎;陈宇亮;肖源杰;方鸿;刘卓;刘斌;邓利斌;孟凡威;刘灿;汪云卿;黄毅;张迅;任毅;曾辉;方涵潇;张谅设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源异构数据融合的道路工程碳排放分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及碳排放核算技术领域，尤其涉及一种基于多源异构数据融合的道路工程碳排放分析方法。所述方法包括以下步骤：采集碳排放因素多源异构数据；对碳排放因素多源异构数据进行多源异构数据异常识别及修正处理，生成碳排放因素多源异构标准数据；对碳排放因素多源异构标准数据进行碳排放因素跨模态的全局连接融合处理，生成碳排放因素全局融合特征数据；基于碳排放因素全局融合特征数据进行实际工况碳排放核算的优化关系模型建立，生成优化碳排放核算关系模型；基于优化碳排放核算关系模型对道路建设工程执行碳排放智能核算作业。本发明通过对多源异构数据进行融合分析实现道路工程碳排放的精准核算。

本发明授权基于多源异构数据融合的道路工程碳排放分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源异构数据融合的道路工程碳排放分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：利用多源集成传感器系统对道路建设工程进行全生命周期的多源异构碳排放影响因素采集及数据预处理，生成碳排放因素多源异构数据； 步骤S2：对碳排放因素多源异构数据进行多源异构数据异常识别及修正处理，生成碳排放因素多源异构标准数据； 步骤S3：对碳排放因素多源异构标准数据进行碳排放因素跨模态的全局连接融合处理，生成碳排放因素全局融合特征数据； 其中，步骤S3包括以下步骤： 步骤S31：对碳排放因素多源异构标准数据进行碳排放因素的模态划分处理，生成碳排放因素模态数据，其中所述碳排放因素模态数据包括碳排放因素时序型数据、碳排放因素静态结构化数据以及碳排放因素空间型数据； 步骤S32：对碳排放因素时序型数据进行碳排放时序性动态特征提取，生成碳排放时序动态特征数据； 步骤S33：对碳排放因素静态结构化数据进行静态结构化交互特征分析，生成碳排放因素静态交互特征数据； 步骤S34：对碳排放因素空间型数据进行碳排放空间分布特征分析，生成碳排放因素空间分布特征数据； 步骤S35：基于贝叶斯网络算法对碳排放时序动态特征数据、碳排放因素静态交互特征数据以及碳排放因素空间分布特征数据进行碳排放因素的跨模态关联处理，生成碳排放因素关联模态数据； 步骤S36：基于神经网络算法对碳排放因素关联模态数据进行关联模态的非线性特征分析，生成碳排放因素关联模态非线性特征数据，并根据碳排放因素关联模态非线性特征数据进行关联模态非线性特征的全局连接处理，生成碳排放因素全局融合特征数据； 步骤S4：基于碳排放因素全局融合特征数据进行实际工况碳排放核算的优化关系模型建立，生成优化碳排放核算关系模型；基于优化碳排放核算关系模型对道路建设工程执行碳排放智能核算作业； 所述基于碳排放因素全局融合特征数据进行实际工况碳排放核算的优化关系模型建立包括： 步骤S41：对碳排放因素全局融合特征数据进行全生命周期的环节划分处理，以得到环节划分碳排放因素全局融合特征数据； 步骤S42：根据环节划分碳排放因素全局融合特征数据进行环节划分的多因素耦合碳排放转换特征分析，生成环节划分耦合碳排放转换特征数据； 步骤S43：根据环节划分耦合碳排放转换特征数据建立各环节的碳排放因素融合特征与碳排放核算映射关系，生成碳排放核算关系模型； 步骤S44：对碳排放转换关系模型进行碳排放核算的实际工况动态特征优化处理，生成优化碳排放核算关系模型。

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