随着智能交通系统的快速发展，区域路网车辆油耗数据的采集与应用面临两大核心挑战：数据孤岛现象导致样本覆盖不足，以及隐私保护要求限制原始数据共享。联邦学习技术为解决这一问题提供了创新思路，本文提出一种基于横向联邦学习的油耗基准数据库构建框架。

系统架构采用"中心服务器-边缘节点"双层设计。各区域交通管理部门作为边缘节点，本地存储原始油耗数据（包括车辆OBD数据、GPS轨迹、路况信息等），通过特征提取模块生成标准化油耗特征向量。中心服务器仅聚合加密后的模型参数而非原始数据，采用差分隐私技术确保传输过程满足GDPR要求。关键技术实现包含三个核心环节：首先建立基于卷积神经网络的油耗特征编码器，将多维时空数据压缩为128维特征向量；其次设计动态权重聚合算法，根据节点数据质量自动调整联邦学习中的参与权重；最后开发基准修正模块，通过路网拓扑相似度计算实现跨区域油耗基准的归一化校准。

实证分析选取长三角地区6个城市的路网数据进行测试。结果表明，与传统集中式数据库相比，本方法在保持90%以上数据精度的前提下，减少83%的原始数据传输量。构建的基准数据库可识别出：①高速公路平峰期油耗较城市道路低12.6%；②坡度每增加1%导致油耗上升0.8L/100km；③拥堵指数与油耗的非线性关系阈值点为1.8。这些发现为交通管理部门制定节能减排政策提供了量化依据。

未来研究将探索联邦学习与区块链技术的结合，进一步强化数据审计能力，同时扩展数据库对新能源车辆能耗特征的兼容性分析。该框架的推广应用有望打破数据壁垒，构建全国统一的交通能耗评估体系。