[发明专利]一种个体车辆出行排放知识图谱构建方法

说明书

本发明提供一种个体车辆出行排放知识图谱构建方法，涉及城市交通系统数据挖掘技术领域。包括：S1、获取区域内的车辆出行基础数据；S2、数据关联得到多维出行排放关联数据集；S3、构建“车‑路‑出行‑排放”实体关联的知识图谱结构；S4、利用知识图谱结构生成区域内车辆出行排放知识图谱。本发明以多维出行排放关联数据集和“车‑路‑出行‑排放”图谱结构为基础，生成个体车辆出行排放知识图谱，实现个体级车辆出行排放的知识表达；能够准确表述多维交通出行排放数据间的潜在关联和个体车辆出行排放规律的动态演变与知识表达，获得较高的交通排放评估精度。

技术领域

本发明涉及城市交通系统数据挖掘技术领域，更具体地，涉及一种个体车辆出行排放知识图谱构建方法。

背景技术

机动车在给人们带来便利出行的同时，其尾气中大量的有害物质被排放到大气环境中，成为城市空气污染的主要来源。在人口稠密区域，高浓度的排放尾气直接威胁居民健康，导致过敏、支气管炎、肺炎等疾病的发病率提升。高精度的交通排放评估能够实现对个体车辆出行排放动态变化特征的认知，为交通出行排放精准管控提供支撑，是治理大气污染不可或缺的技术研究。

然而，在以往研究中，大多通过建立宏观尺度和中观尺度的机动车排放关系型数据库进行区域或道路的排放状态评估。由于车辆出行具有个体差异和强时变性，关系型数据库往往难以准确表述多维出行排放数据间的潜在联系和个体车辆出行排放规律的动态演变过程，导致排放评估精细度不高。面对多维出行排放数据的大体量和多类别，更需要一种方法，能够深入挖掘车-路-出行-排放数据间的耦合关联，并实现个体级出行排放的快速检索与认知

现有技术文献涉及一种机动车尾气排放数据融合系统，包括道边空气污染物浓度估计模块、道边空气污染物浓度预报模块、城市全局大气环境预测模块、机动车尾气排放因子估计模块与机动车尾气排放特征分析模块；五个模块分别实现不同的数据分析功能，选择不同的模块即可实现不同的功能；可以单独使用，也可两个或两个以上组合作用，实现对机动车尾气遥测数据及机动车属性、行驶工况、检测时间、气象条件数据的存储、分析与融合，结合车载诊断系统数据库、便携式排放测试系统数据库、车检所离线数据库、交通信息数据库与地理信息数据库，对机动车尾气遥测数据进行分析处理，获取最具辨识力的关键性指标和统计数据；但利用机动车排放关系型数据库进行区域或道路的排放状态评估。由于车辆出行具有个体差异和强时变性，关系型数据库往往难以准确表述多维出行排放数据间的潜在联系和个体车辆出行排放规律的动态演变过程，导致排放评估精细度不高。

发明内容

本发明为克服上述技术问题，提供排放评估精细度较高的一种个体车辆出行排放知识图谱构建方法。

本发明技术方案如下：

一种个体车辆出行排放知识图谱构建方法，包括步骤：

S1、获取预设区域内的车辆出行基础数据；

S2、对车辆出行基础数据进行数据关联得到多维出行排放关联数据集；

S3、构建知识图谱结构；

S4、利用车辆出行基础数据、多维出行排放关联数据集和知识图谱结构生成区域内车辆出行排放知识图谱。

本技术方案提出了一种个体车辆出行排放知识图谱构建方法，根据交通排放评估需求确定知识图谱基础数据，其次，利用已获数据完成多维出行排放关联数据集的构建；接着，以表征个体车辆出行过程的排放信息为主线，设计“车-路-出行-排放”实体关联的知识图谱结构，有效支撑精细至个体级的车辆出行排放关系认知与精准管控，准确且精细地表达车辆排放与车辆本身技术性能、出行之间的潜在关联；最后，以多维出行排放关联数据集和“车-路-出行-排放”图谱结构为基础，生成个体车辆出行排放知识图谱，实现个体级车辆出行排放的知识表达；能够准确表述多维交通出行排放数据间的潜在关联和个体车辆出行排放规律的动态演变与知识表达，获得较高的交通排放评估精度。