摘要
本发明涉及碳排放技术领域,特别是高速公路服务区碳排放健康状态评估系统及其方法,采集模块实时获取高速公路服务区碳排放数据,按月年保存;数据中心模块接收并预处理数据;计算模块利用卷积神经网络提取空间特征,通过长短期记忆网络进行分类和回归预测;状态评估模块基于健康指标体系对碳排放状态分类评估;可视化模块将评估结果转化为图表,实现数据可视化。该系统实现碳排放数据的实时采集、处理、预测、评估和展示,为碳排放管理提供科学依据,有助于优化排放控制策略,推动环保事业发展,这种深度学习模型的创新应用,使得系统能够适应不同服务区的特点和环境变化,具有强大的泛化能力。
技术关键词
高速公路服务区
健康状态评估系统
数据中心模块
数据采集模块
长短期记忆网络
卷积神经网络提取
智能体征监测
数据可视化
模块通信
评估指标体系
实时数据
SQLite数据库
可视化图表
深度学习算法
数据采集单元
监测策略
健康指标体系
时间序列预测模型
系统为您推荐了相关专利信息
鉴别诊断系统
预训练模型
动态监测数据
数据分析模块
数据采集模块
预测控制方法
单位脉冲响应
化工装置
注意力
预测控制装置
柔性直流配电网
保护线路
计算机可读指令
电压
保护方法
汽车电池
工业相机
OpenCV算法
自动化控制模块
执行机械手臂
电力系统网络安全
卷积神经网络模型
循环神经网络模型
处理过程数据
决策树模型