基于贝叶斯网络的道路碳排放预测与分析

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随着大气污染日益严重,人们对车辆尾气排放造成的污染问题越来越关注。车辆尾气排放受道路线形设计、道路运营管理和车辆自身行驶工况等因素影响,各因素之间关系复杂,且存在着较大的不确定性。车辆尾气排放受道路线形设计、道路运营管理和车辆自身行驶工况等因素影响,各因素之间关系复杂,且存在着较大的不确定性。本文考虑人-车-路-环境复杂系统,从道路设计和运营管理的角度分析了影响道路中碳排放的因素,构建了贝叶斯网络结构。基于实验、仿真及统计数据确定了贝叶斯网络中节点间定量关系,从而通过融合主、客观信息建立了基于贝叶斯网络道路碳排放预测与分析模型。接着基于模型进行碳排放预测和碳排放影响因素敏感性分析,分析了道路碳排放影响因素对道路碳排放的不同程度的影响。敏感性分析结果显示:车辆组成和道路坡度对道路碳排放影响较车速和交通流量影响更大,并计算得出小车比例在27.14%-76.67%时,小坡度道路比例控制在17.16%-31.5%时车辆尾气排放较少且较稳定。本研究的推广和深入可望为以减少道路尾气排放为目标对道路设计和运营管理提供参考建议及数据支持。
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