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摘要：本发明适用于交通流碳排放预测技术领域，提供了一种高速公路交通流碳排放中长期趋势预测方法，所述方法包括：S1‑S2利用数据分析技术以及数据可视化工具确定模型的时空边界以及关键变量；S2‑S3通过回归分析定义变量之间的数学函数关系，利用Vensim工具构建系统动力学碳排放趋势预测模型；S5‑S6验证预测模型的稳定性和准确性，并通过在模型内改变新能源车辆占比等参数实现了不同情景下碳排放趋势预测，以评估不同碳减排政策的有效性。本发明为高速公路可持续发展的碳减排政策提供了科学基础，同时通过Vensim工具实现了复杂系统的模型化和具象化，综合考虑了GDP增长、交通需求、新能源汽车政策和燃料技术发展等因素。

主权项：1.一种高速公路交通流碳排放中长期趋势预测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取研究区域内高速公路碳排放历史数据，并利用统计分析技术和可视化工具，对时空变化规律和特征进行分析，得出模型的空间、时间边界；S2、基于回归分析技术，对交通流碳排放的影响因素进行识别，获取研究变量及影响碳排放的因素；S3、分析交通流碳排放的影响因素之间的因果链和反馈机制，划分系统层次，并分析子系统内部变量关系；S4、基于系统动力学建模技术，构建交通流碳排放的预测模型，设置基于因果关系的变量类型，定义变量之间的数学函数关系，并在确立模型参数的基础上，建立系统动力学模型；S5、对交通流碳排放模型进行验证，包括结构检验、历史回溯检验及灵敏度检验；S6、运用模拟对照仿真技术，分析不同高速公路减碳政策下的交通流碳排放趋势，并通过比较不同政策方案下的模拟结果，获取最终减碳策略；其中，S1具体包括：收集并清洗历史高速公路交通流量和碳排放数据；使用Z-score方法识别并剔除异常值，去除异常值： ；其中，表示数据点与均值的标准差距离，代表数据点，为数据的平均值，为数据的标准差，若，则判定数值为异常值；采用插值法以及均值补全法，处理数据缺失值；具体的：插值法： ；其中，表示在时间点的观测值，表示在时间点的观测值，表示在时间点的观测值，在此处表示时间索引，表示序列中不同的时间点；均值补全法： ；其中，表示缺失值的估算值，表示观测样本总数，表示第个观测值，表示不同的观测样本；基于统计分析工具和可视化工具对数据进行分析和可视化，揭示数据的分布特征、变化趋势及其相关性；利用时间序列分析模型、地理信息系统分析中的空间自相关Moran'sI模型以及可视化工具，获取数据时空发展规律和趋势；具体的：时间序列分析模型： ；其中代表时间最后的观测值，指代季节成分，其他随机成分；Moran'sI模型 ；其中表示Moran'sI指数，用于衡量空间自相关性，表示观测样本总数，代表变量值，为变量均值，表示空间权重矩阵，和分别表示不同的观测样本，和是对应于和的观测值；基于快速傅里叶变换和逆变换识别出碳排放量数据中的主要周期成分；其中，碳排放量数据为： ，其中，；此处，表示在第个样本点的碳排放数据，表示观测样本总数，表示样本数的最后一个索引；快速傅里叶变换的数学表达式为： ；其中表示频率为的复数系数，表示虚数单位； 表示在第个样本点的碳排放数据，表示FFT变换后在频率域中频率的索引，的取值范围是0到； 表示时间域中的样本点索引，范围为0到，与时间相关，代表数据序列中的第个点，表示观测样本总数；通过计算得出的得到频谱，表示为幅度谱和相位谱，具体的：幅度谱： ；相位谱： ；其中，表示频率索引，表示在频率处的相位； 和分别表示实部和虚部，通过分析频谱，找出幅度谱中峰值对应的频率，识别出碳排放量数据中的主要周期成分；通过快速傅里叶逆变换将频率域信号转换回时间域： ；其中，表示在时间处的重构数据，表示时间域中的样本点索引，范围为0到，与时间相关，代表数据序列中的从0开始的第个点；表示观测样本总数，表示整个数据集的大小；表示FFT变换后在频率域中频率的索引，表示FFT变换后在频率域中频率的索引，的取值范围是0到；表示虚数单位；分析碳排放量数据中的周期性规律；S2具体包括：基于回归分析确定对碳排放影响的变量，建立多元线性回归分析模型，进行回归分析： ；其中指代模型的响应变量，具体为碳排放量，指代模型自变量，具体为交通流量、车辆类型、燃料使用，截距项，为回归系数，误差项；基于逐步回归法进行变量筛选，具体的：对变量进行显著性检验： ；其中表示的标准误差，对应模型中的第个自变量，表示统计量，为数值，用于判断自变量对响应变量的影响是否显著；通过标准化回归系数检验变量的重要性： ；其中为自变量的标准差，响应变量的标准差，表示标准化的回归系数，对应模型中的第个自变量，表示未标准化的回归系数；基于上述结果，确定碳排放影响的关键变量，并利用判定系数作为参考，衡量拟合效果，均方误差评估模型优化效果，对预测模型结构进行优化；其中，表示时间域中的样本点索引，对应模型中的第个自变量；所述S3具体包括：收集并整理交通流碳排放数据，应用格兰杰因果检方法判断各个因素之间的因果关系和反馈机制，具体的： ；其中为被解释变量，为回归系数，误差项； 为被解释变量，表示在时间的碳排放量，表示在时间的碳排放量，表示在时间的自变量，反映过去的影响因素对当前碳排放的影响； 为回归系数，为误差项，表示滞后期数，指在回归模型中考虑的过去数据点的数量；划分系统层次，将交通流碳排放系统分解为不同子系统，包括社会经济子系统、高速公路交通流子系统、能耗与排放子系统，在每个子系统内部，挖掘变量之间的关系，分析相互作用和影响，以及对整体系统的贡献程度；利用所得的数据和分析结果，绘制系统流程图与因果关系图；所述S4具体包括：基于因果关系，对交通流碳排放系统中的各个变量进行类型设定，包括识别状态变量和速率变量；分析交通流碳排放系统中各个变量之间的数学函数关系，包括数据分析和模型拟合，通过对历史数据的分析和模型的拟合，量化变量之间的因果联系，建立数学函数模型，具体的：基于回归分析和时间序列分析方法量化变量之间的数学联系：回归分析： ；时间序列分析： ；其中，代表时间最后的观测值，为常数项，为自回归项系数，为移动平均项系数，为误差项；基于系统动力学模型模拟系统的动态演化过程，捕捉内部变量之间的关系，具体的：确定模型状态方程和控制方程；模型状态方程： ；其中，表示时间索引，与之前的一致； 表示在时间的状态变量，表示系统的当前状态，表示在时间加上时间增量，用于描述系统在下一个时间步的状态，表示在时间的状态变量，与的区别在于前者反映的是未来状态，表示时间步长；控制方程： ；其中表示状态变量，表示控制变量，指代变量之间的数学函数关系；所述S5具体包括：对交通流碳排放模型进行验证，包括结构检验、历史回溯检验及灵敏度检验；基于模型的结构检验模型是否合理，包括变量间的逻辑一致性和数学表达的有效性；基于历史数据进行模型回溯检验，评估模型在不同时间段内的拟合度和预测精度；通过模拟参数变化来评估模型对参数变化的响应对模型进行灵敏度检验，评估模型对参数变化的响应，参数变化率为： ；其中为模型参数，为参数变化量，为响应变量变化量；所述S6具体包括：基于建立的系统动力学模型模拟不同情景下的高速公路碳排放趋势，评估政策实施和行业发展的影响；基于比较不同政策方案的模拟结果，评估其减碳效果和成本效益。

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