基于深度学习的路段级道路交通源CO2排放量预测方法

本发明公开了基于深度学习的路段级道路交通源CO2排放量预测方法，该方法包括：获取城市区域路网信息，包括路段ID、路段长度、路段车道数、路段类型；获取城市区域各路段的交通信息，包括路段小时交通流量、各车辆速度、车型及动力类型；获取城市区域气象信息，包括小时温度、小时降雨量；利用深度学习算法构建基于气象、日期类型、道路信息特征的逐小时路段交通流量预测模型；根据所述预测的小时各路段不同类型车辆的交通流量，计算各路段CO2排放量。本发明综合考虑气象、日期类型及道路信息等特征因素，预测逐小时路段交通流量变化情况，获取路段CO2排放量，能够构建高时空分辨率温室气体排放清单。