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龍圖騰網恭喜中山大學;廣東工業大學申請的專利一種交通排放配額分配過程中離群數據識別的優化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114971055B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210636946.1，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權一種交通排放配額分配過程中離群數據識別的優化方法是由劉永紅;黎煒馳;曾雪蘭;余志;何青蔓;何嘉俊設計研發完成，并于2022-06-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種交通排放配額分配過程中離群數據識別的優化方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種交通排放配額分配過程中離群數據識別的優化方法。該方法包括構建交通排放配額分配模型、計算參考集D中各車輛各投入的單位產出投入值、采用孤立森林模型?廣義超效率模型組合方法對離群車輛進行識別和將最終離群車輛從參考集D中移除，得到完成離群車輛剔除處理的參考集D”。本發明交通排放配額分配過程中離群數據識別的優化方法能夠高效率地檢測離群值，在配額分配過程以自動化、相對快速且準確的方式識別離群值；本發明的方法優于傳統超效率模型方法，并較大程度減少了誤差。

本發明授權一種交通排放配額分配過程中離群數據識別的優化方法在權利要求書中公布了：1.一種交通排放配額分配過程中離群數據識別的優化方法，其特征在于，包括如下步驟：S1.構建交通排放配額分配模型；S2.計算參考集D中各車輛各投入的單位產出投入值；S3.采用孤立森林模型-廣義超效率模型組合方法對離群車輛進行識別；所述步驟S3具體為：S3-1運行孤立森林模型對參考集D中的離群車輛進行預識別；各車輛相當于是在一個h*k維空間中的一個點，采用孤立森林算法識別多維空間中的離群車輛；孤立森林模型參數設置為默認值iTree的數量T＝100，和子采樣大小＝256；對于各車輛將會得到相應的異常分數，表征車輛數值離群程度，異常分數大于0.6的視為潛在的離群車輛；S3-2將潛在離群車輛從參考集D中移除，得到參考集D’；S3-3基于廣義超效率DEA模型對參考集D中的最終離群車輛進行識別，以參考集D’中的車輛為廣義超效率DEA模型的參考集，評價參考集D中的車輛的超效率分數；當滿足規模報酬不變為例，廣義超效率DEA模型的規劃式如下： 上述模型中，為超效率分數，λ*為效率前沿車輛的線性組合系數，表示第r輛參考集D’中車輛的投入、產出指標值，表示第t輛位于參考集D的車輛的投入、產出指標值，投入指標為車輛的污染物排放量、二氧化碳排放量和行駛時間，產出指標為車輛的行駛距離；當滿足規模收報酬可變時，在公式3中增加約束條件∑rλr＝1，其余設定不變；將超效率分數大于1的確認為最終離群車輛；S4.將最終離群車輛從參考集D中移除，得到完成離群車輛剔除處理的參考集D”。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中山大學;廣東工業大學，其通訊地址為：510260 廣東省廣州市海珠區新港西路135號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。