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龙图腾网获悉葛洲坝集团交通投资有限公司;广东葛洲坝肇明高速公路有限公司;长安大学申请的专利一种基于主成分分析的高速公路建设减排优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116451829B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310160766.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于主成分分析的高速公路建设减排优化方法及系统是由程书祥;何毅;李晨瑶;王炜;刘备;王元庆设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于主成分分析的高速公路建设减排优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于主成分分析的高速公路建设减排优化方法及系统，采用主成分分析法对各分段工程中的各碳排放要素进行分析，确定碳排放综合主成分因素；基于所述碳排放综合主成分因素，确定各减排方案的综合减排性能指数；基于各减排方案的综合减排性能指数确定最优方案。本发明基于主成分分析法通过分析各碳排放要素的相关性确定碳排放综合主成分因素，在此基础上对各减排方案的综合减排性能指数进行计算，提高了减排性能指数计算的精度，进而提高了基于该综合减排性能指数选取或优化的减排方案的减排效果。

本发明授权一种基于主成分分析的高速公路建设减排优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于主成分分析的高速公路建设减排优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 采用主成分分析法对各分段工程中的各碳排放要素进行分析，确定碳排放综合主成分因素；所述碳排放要素包括：碎石的消耗量、钢筋的消耗量、水泥的消耗量、沥青的消耗量、钢材的消耗量、铁件的消耗量、空压机的使用量、压路机的使用量和推土机的使用量； 基于所述碳排放综合主成分因素，确定各减排方案的综合减排性能指数； 基于各减排方案的综合减排性能指数确定最优方案； 碳排放要素的选取方式为： 确定公路建设项目的各个层级，并根据基础层的碳排放结果确定目标层的碳排放结果，具体为： S11划分公路建设项目的各个层级，确定目标层、基础层以及基础层单元种类碳排放要素； S12根据基础层单元种类碳排放要素，确定基础层单元种类碳排放要素投入以及对应的排放因子； S13根据基础层单元种类碳排放要素投入以及排放因子，确定基础层单元种类碳排放量； S14根据已知层单元种类碳排放量，确定已知层的上一层单元种类碳排放量； S15重复步骤S14直至迭代到目标层单元种类碳排放量； S16根据目标层单元种类碳排放量，确定目标层级相关因素碳排放量； 所述步骤S11中，将公路建设项目分为分段工程、单位工程、分部工程、分项工程和工艺5个层级，确定第一层分段工程为目标层，第五层工艺层为基础层m； 所述步骤S12中，对于基础层中人工开挖石方沟槽单元与机械开挖石方沟槽单元，确认其单元种类排放要素包括空心钢钎和硝铵炸药，并基于公路工程预算定额和施工台账确定相应的排放要素投入通过碳排放因子库确定相应的排放因子 所述步骤S13中，基础层级人工开挖石方沟槽单元与机械开挖石方沟槽单元中各材料的计算公式为： 式中，E为碳排放量；p为碳排放要素投入；g为碳排放因子；t为种类，其中t1为空心钢钎，t2硝铵炸药；x为所属基础层级lm的单元，其中x1为人工开挖石方沟槽，x2为机械开挖石方沟槽；y为所属第4层级的单元，其中y1为开挖沟槽； 所述步骤S14中，第4层级的碳排放量采用自下而上的递归方式进行求和，自下而上递归到所需层即可获得，第4层级的开挖沟槽单元空心钢钎的碳排放量计算公式为： 式中，z为所属第3层级单元，其中z3为排水工程； 所述步骤S15中，重复步骤S14至确定目标层级的单元种类碳排放量； 所述步骤S16中，选取碎石、钢筋、水泥、沥青、钢材、铁件、空压机、压路机、挖掘机和推土机作为相关因素进行分析；将碎石的消耗量、钢筋的消耗量、水泥的消耗量、沥青的消耗量、钢材的消耗量、铁件的消耗量、空压机的使用量、压路机的使用量和推土机的使用量作为碳排放要素； 采用主成分分析法对各分段工程中的各碳排放要素进行分析，确定碳排放综合主成分因素，具体包括： S21通过目标层中e个分段工程以及f个碳排放要素，构成样本矩阵X： S22对样本采用如下均值化处理，即归一化处理： S23中通过步骤S22得到归一化处理后的样本矩阵 S24计算的相关系数矩阵R： R＝rijf×f 其中，rij为第i个碳排放要素和第j个碳排放要素之间的相关系数，为第k个分段工程的第i个碳排放要素的归一化后的数值；为各分段工程的第i个碳排放要素的归一化后的数值的平均值，为第k个分段工程的第j个碳排放要素的归一化后的数值；为各分段工程的第j个碳排放要素的归一化后的数值的平均值； S25计算相关系数矩阵R的特征值并由大到小排序为λ1,λ2...λf，以及对应的特征向量v1,v2...vf： v1＝[v11,v12...v1f]T,v2＝[v21,v22...v2f]T...vf＝[vf1,vf2...vff]T S26计算碳排放综合因素y： 计算每个特征值对应的碳排放综合因素的公式为： yl＝v1lX1+v2lX2+…+vflXf,l＝1,2…,f 其中，yl为第l个特征值对应的碳排放综合因素，v1l、v2l和vfl分别为相关系数矩阵的第1个、第2个和第f个特征向量中的第l个元素；X1、X2和Xf分别为归一化处理后的样本矩阵中的第1列、第2列和第f列向量； S27计算特征值λi的信息贡献率公式为： S28计算特征值λi的累计贡献率公式为： 其中，bp为前p个特征值的累积贡献率，al为第l个特征值的信息贡献率，λl和λm分别为第l个和第m个特征值； S29当bp95％时，选择前p个碳排放综合因素y1,y2...yp代替原来f个碳排放综合因素，作为碳排放综合主成分因素； 对各减排方案计算综合减排性能指数，分别进行综合评价： k＝b1y1+b2y2+...bpyp 其中，k为减排方案的综合减排性能指数，b1、b2和bp分别为前1个、前2个和前p个特征值的累积贡献率，y1、y2和yp分别为第1个、第2个和第p个特征值对应的碳排放综合因素，其数值基于减排方案中各碳排放要素的数值计算。

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