SAGE-GSAN:基于街景影像的出租车一氧化碳排放估计的图方法

主要观点总结

本文提出了一种新的SAGE-GSAN模型来预测城市街道出租车的碳排放量。该模型结合了街景特征和路网结构，使用图神经网络进行预测。实验结果表明，该模型在预测街道级CO排放方面表现出较高的准确性。研究还分析了不同街道特征对CO排放预测的影响。此外，文章还讨论了模型的局限性及未来研究方向。

关键观点总结

关键观点1: 提出了一种新的SAGE-GSAN模型，该模型结合了街景特征和路网结构，用于预测城市街道出租车的碳排放量。

模型使用图神经网络进行预测，实验结果表明该模型具有较高的预测准确性。

关键观点2: 分析了不同街道特征对CO排放预测的影响，包括汽车类型特征、道路密集区域、道路长度等。

实验结果显示，汽车类型特征和交通标志等对预测结果影响较大。

关键观点3: 对比了其他图神经网络模型，如GCN、GAT、Edge等，结果表明SAGE-GSAN模型在大多数指标上表现较好。

消融实验表明，自行车和交通标志等特征对预测结果有一定影响。

关键观点4: 讨论了模型的局限性及未来研究方向，如数据集不够全面、需要更多数据训练模型、在某些地区的预测存在偏差等。

提出了一些可能的改进方向，如加入道路长度和交通流量特征等。

文章预览

    今天给大家分享一篇最近出版在Journal of Cleaner Production 的一篇文章。该杂志为环境类期刊，主要关注清洁生产、可持续发展和环境科学等领域。 导语      准确预测城市道路车辆的碳排放是当前城市交通领域面临的挑战。本文提出了一种新的SAGE-GSAN(图样本和聚合-图空间注意网络)模型来解决这一问题。它将图神经网络与街景特征和路网结构相结合，对街道层面的交通一氧化碳排放进行预测。该方法以武汉市街景图像、5075个路网结构和19个街道视觉元素作为输入特征，以行驶轨迹获取的一氧化碳排放量作为预测数据。该方法在预测街道出租车一氧化碳排放量方面的实验精度为81.4%。本研究还比较了传统神经网络的预测结果，并分析了不同街道级特征和图卷积层对预测精度的影响。我们的研究揭示了自行车和交通标志等街道视觉特征对CO排放预测 ………………………………