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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東大學(xué)申請的專利基于字典學(xué)習(xí)的混合動力汽車NOx排放量預(yù)測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120355268B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02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?zhí)?專利號為：202510837209.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0637；該發(fā)明授權(quán)基于字典學(xué)習(xí)的混合動力汽車NOx排放量預(yù)測方法及系統(tǒng)是由趙霏陽;陳好;于文斌;陳嘉楠設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-23向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于字典學(xué)習(xí)的混合動力汽車NOx排放量預(yù)測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提出了基于字典學(xué)習(xí)的混合動力汽車NOx排放量預(yù)測方法及系統(tǒng)，屬于車輛排放預(yù)測領(lǐng)域。獲取排放相關(guān)參數(shù)、初始駕駛排放高維數(shù)據(jù)集及增量測試數(shù)據(jù)；通過t?SNE將初始駕駛排放高維數(shù)據(jù)集映射為初始低維嵌入；基于初始低維嵌入，通過字典學(xué)習(xí)構(gòu)建高維字典和低維字典并進行迭代優(yōu)化；計算增量測試數(shù)據(jù)在高維字典上的稀疏編碼矩陣，與低維字典耦合生成增量低維嵌入；將增量低維嵌入輸入預(yù)訓(xùn)練的SuperLearner回歸模型，得到增量NOx排放因子修正系數(shù)；基于排放相關(guān)參數(shù)和增量NOx排放因子修正系數(shù)計算NOx排放量。本發(fā)明利用t?SNE和字典學(xué)習(xí)降維，結(jié)合SuperLearner回歸模型，提高混合動力汽車NOx排放量預(yù)測精度并高效處理增量數(shù)據(jù)。

本發(fā)明授權(quán)基于字典學(xué)習(xí)的混合動力汽車NOx排放量預(yù)測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于字典學(xué)習(xí)的混合動力汽車NOx排放量預(yù)測方法，其特征在于，包括： 獲取排放相關(guān)參數(shù)、初始駕駛排放高維數(shù)據(jù)集及增量測試數(shù)據(jù)； 通過t-SNE將初始駕駛排放高維數(shù)據(jù)集映射為初始低維嵌入； 基于所述初始低維嵌入，通過字典學(xué)習(xí)構(gòu)建高維字典和低維字典，并進行迭代優(yōu)化；計算增量測試數(shù)據(jù)在高維字典上的稀疏編碼矩陣，與低維字典耦合生成增量低維嵌入； 將所述增量低維嵌入輸入預(yù)訓(xùn)練的SuperLearner回歸模型，得到增量NOx排放因子修正系數(shù)； 基于排放相關(guān)參數(shù)和增量NOx排放因子修正系數(shù)計算NOx排放量，具體為： ； 其中，為車輛的瞬時NOx排放因子，用于表征車輛在某一時刻，單位時間內(nèi)排放NOx的量；為選擇性催化還原下游NOx濃度；為發(fā)動機排氣速率；為發(fā)動機燃油速率；為發(fā)動機燃料流量；為汽油密度；M是NOx的分子量；1-losses是修正系數(shù)；是排氣密度。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人山東大學(xué)，其通訊地址為：250000 山東省濟南市歷下區(qū)經(jīng)十路17923號；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)”。