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龙图腾网获悉中国十九冶集团有限公司;西南交通大学;四川省工业环境监测研究院申请的专利基于动态贝叶斯网络的高速公路碳排放解析方法、存储介质及计算机终端设备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：CN120046875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510529888.6，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于动态贝叶斯网络的高速公路碳排放解析方法、存储介质及计算机终端设备是由郭珊珊;王与;李鑫设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态贝叶斯网络的高速公路碳排放解析方法、存储介质及计算机终端设备在说明书摘要公布了：本发明所要解决的技术问题是提供一种能够实现对高速公路运营期碳排放的动态解析与概率化评估的基于动态贝叶斯网络的高速公路碳排放解析方法、存储介质及计算机终端设备。基于动态贝叶斯网络的高速公路碳排放解析方法，包括根据影响研究目标区域的高速公路碳排放总量的关键因素建立Kaya恒等公式；以所述关键因素为隐变量，以影响各隐变量的一级变量和二级变量作为观测变量，建立动态贝叶斯网络模型；利用所述动态贝叶斯网络模型进行隐变量状态模拟，生成不同时间点的隐变量后验分布样本；利用LMDI分解法计算每个隐变量样本中各隐变量的贡献度，并统计所有样本的贡献度，生成各隐变量贡献度的概率分布。本发明有助于更科学、准确地制定动态减排策略。

本发明授权基于动态贝叶斯网络的高速公路碳排放解析方法、存储介质及计算机终端设备在权利要求书中公布了：1.基于动态贝叶斯网络的高速公路碳排放解析方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据影响研究目标区域的高速公路碳排放总量的关键因素建立Kaya恒等公式，所述关键因素包括研究目标区域内的高速公路的总里程数、车流量、每台车的总能源消耗以及碳排放强度，所述碳排放强度为每单位能源消耗产生的碳排放量，所述Kaya恒等公式为： ，其中，为研究目标区域的高速公路碳排放总量； 以所述关键因素为隐变量，以影响各所述隐变量的一级变量和二级变量作为观测变量，并根据各变量间的依赖关系以及条件概率分布建立动态贝叶斯网络模型，其中，所述一级变量直接影响对应的隐变量，所述二级变量通过影响一级变量间接影响对应的隐变量； 利用所述动态贝叶斯网络模型进行隐变量状态模拟，生成不同时间点的隐变量后验分布样本； 利用LMDI分解法计算每个隐变量样本中各隐变量相邻时间步t至t+1对研究目标区域的高速公路碳排放总量变化的贡献度，并统计所有样本的贡献度，生成各隐变量贡献度的概率分布，然后得出各隐变量对研究目标区域高速公路总碳排放量变化的贡献度百分比在设定置信度下的区间图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国十九冶集团有限公司;西南交通大学;四川省工业环境监测研究院，其通讯地址为：617099 四川省攀枝花市东区人民街350号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。