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龍圖騰網(wǎng)獲悉中山大學(xué);廣東工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專利一種交通排放配額分配過(guò)程中離群數(shù)據(jù)識(shí)別的優(yōu)化方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114971055B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210636946.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/04；該發(fā)明授權(quán)一種交通排放配額分配過(guò)程中離群數(shù)據(jù)識(shí)別的優(yōu)化方法是由劉永紅;黎煒馳;曾雪蘭;余志;何青蔓;何嘉俊設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-06-07向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種交通排放配額分配過(guò)程中離群數(shù)據(jù)識(shí)別的優(yōu)化方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及一種交通排放配額分配過(guò)程中離群數(shù)據(jù)識(shí)別的優(yōu)化方法。該方法包括構(gòu)建交通排放配額分配模型、計(jì)算參考集D中各車(chē)輛各投入的單位產(chǎn)出投入值、采用孤立森林模型?廣義超效率模型組合方法對(duì)離群車(chē)輛進(jìn)行識(shí)別和將最終離群車(chē)輛從參考集D中移除，得到完成離群車(chē)輛剔除處理的參考集D”。本發(fā)明交通排放配額分配過(guò)程中離群數(shù)據(jù)識(shí)別的優(yōu)化方法能夠高效率地檢測(cè)離群值，在配額分配過(guò)程以自動(dòng)化、相對(duì)快速且準(zhǔn)確的方式識(shí)別離群值；本發(fā)明的方法優(yōu)于傳統(tǒng)超效率模型方法，并較大程度減少了誤差。

本發(fā)明授權(quán)一種交通排放配額分配過(guò)程中離群數(shù)據(jù)識(shí)別的優(yōu)化方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種交通排放配額分配過(guò)程中離群數(shù)據(jù)識(shí)別的優(yōu)化方法，其特征在于，包括如下步驟：S1.構(gòu)建交通排放配額分配模型；S2.計(jì)算參考集D中各車(chē)輛各投入的單位產(chǎn)出投入值；S3.采用孤立森林模型-廣義超效率模型組合方法對(duì)離群車(chē)輛進(jìn)行識(shí)別；所述步驟S3具體為：S3-1運(yùn)行孤立森林模型對(duì)參考集D中的離群車(chē)輛進(jìn)行預(yù)識(shí)別；各車(chē)輛相當(dāng)于是在一個(gè)h*k維空間中的一個(gè)點(diǎn)，采用孤立森林算法識(shí)別多維空間中的離群車(chē)輛；孤立森林模型參數(shù)設(shè)置為默認(rèn)值iTree的數(shù)量T＝100，和子采樣大小＝256；對(duì)于各車(chē)輛將會(huì)得到相應(yīng)的異常分?jǐn)?shù)，表征車(chē)輛數(shù)值離群程度，異常分?jǐn)?shù)大于0.6的視為潛在的離群車(chē)輛；S3-2將潛在離群車(chē)輛從參考集D中移除，得到參考集D’；S3-3基于廣義超效率DEA模型對(duì)參考集D中的最終離群車(chē)輛進(jìn)行識(shí)別，以參考集D’中的車(chē)輛為廣義超效率DEA模型的參考集，評(píng)價(jià)參考集D中的車(chē)輛的超效率分?jǐn)?shù)；當(dāng)滿足規(guī)模報(bào)酬不變?yōu)槔瑥V義超效率DEA模型的規(guī)劃式如下： 上述模型中，為超效率分?jǐn)?shù)，λ*為效率前沿車(chē)輛的線性組合系數(shù)，表示第r輛參考集D’中車(chē)輛的投入、產(chǎn)出指標(biāo)值，表示第t輛位于參考集D的車(chē)輛的投入、產(chǎn)出指標(biāo)值，投入指標(biāo)為車(chē)輛的污染物排放量、二氧化碳排放量和行駛時(shí)間，產(chǎn)出指標(biāo)為車(chē)輛的行駛距離；當(dāng)滿足規(guī)模收?qǐng)?bào)酬可變時(shí)，在公式3中增加約束條件∑rλr＝1，其余設(shè)定不變；將超效率分?jǐn)?shù)大于1的確認(rèn)為最終離群車(chē)輛；S4.將最終離群車(chē)輛從參考集D中移除，得到完成離群車(chē)輛剔除處理的參考集D”。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類(lèi)似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人中山大學(xué);廣東工業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：510260 廣東省廣州市海珠區(qū)新港西路135號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。