基于遗传算法的运行模式分布模型及排放测算

发布时间：2018-07-05 14:31

  本文选题：运行模式分布 + 排放测算　； 参考：《中国环境科学》2016年12期

【摘要】：针对交通系统易于收集到的平均速度,以及排放模型计算所需的运行模式分布参数,建立基于平均速度的运行模式分布模型,并采用遗传算法对模型进行优化.对比所建立模型、MOVES模型中的行驶周期所获取数据与真实数据之间的排放结果差异,发现本模型有82.5%的区间平均排放率预测误差低于MOVES,本模型的最大误差为50.0%,而MOVES模型为304.2%.使用本模型评价了北京市限行前后污染物排放情况,发现限行后二环路高峰小时HC、CO、NO_x总体排放依次减少了9.58%、11.41%、0.49%.与真实值相比,预测值R~2方高于0.700,预测误差大幅度低于MOVES模型预测误差,并实现对交通策略下路网排放的动态评价应用.
[Abstract]:In view of the average velocity that the traffic system is easy to collect, and the distribution parameters of the operation mode that the emission model is required to calculate, the distribution model of the running mode based on the average speed is established, and the genetic algorithm is used to optimize the model. The model, the emission between the running period of the MOVES model and the emission from the real data is compared. The results showed that the prediction error of 82.5% interval average emission rate was less than MOVES, and the maximum error of this model was 50%. The MOVES model used this model to evaluate the emission of pollutants before and after the limit of Beijing City, and found that the total emission of HC, CO and NO_x decreased by 9.58%, 11.41%, 0.49% in the peak hours of the two ring road. Compared with the real value, the predicted value of R~2 is higher than 0.700, the prediction error is significantly lower than the MOVES model prediction error, and the application of the dynamic evaluation of road network emission is realized.
【作者单位】： 重庆交通大学交通运输学院;美国德克萨斯南方大学;北京交通大学;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51578052) 重庆市自然科学基金(ctcs2013jcyj A00015) 重庆市教委资助项目(KJ1400328)
【分类号】：X734

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本文编号：2100519