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龙图腾网获悉东北师范大学申请的专利融合多源异构大数据的交通拥堵智能可视分析与预警方法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：CN116628074B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202310593120.6，技术领域涉及：G06F16/26；该发明授权融合多源异构大数据的交通拥堵智能可视分析与预警方法是由张慧杰;董家鹭;崔美琪;白静涵设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合多源异构大数据的交通拥堵智能可视分析与预警方法在说明书摘要公布了：本发明涉及融合多源异构大数据的交通拥堵智能可视分析与预警方法，属于电数字数据处理技术领域，考虑了多因素对道路速度的影响，采用多源异构信息融合的技术将各道路速度影响因素进行向量化表示，提出一种融合多源影响因素的道路速度预测模型，同时引入速度性能指数的概念来划分城市交通状态并提取拥堵路段。对道路速度预测模型提供实例层级的解释，挖掘道路拥堵的关键因素。整合以上所述方法，设计并实现的可视分析系统包含若干联动的视图和新颖的可视化设计，感知交通拥堵在空间上的依赖关系和时间的演变规律，并能快速识别拥堵原因，帮助领域专家尽早地进行干预，制定合理的道路规划，避免发生不必要的交通拥堵。

本发明授权融合多源异构大数据的交通拥堵智能可视分析与预警方法在权利要求书中公布了：1.融合多源异构大数据的交通拥堵智能可视分析与预警方法，其特征在于，包括下述步骤： S1、考虑道路速度的多源影响因素，采用多源异构信息融合的技术将各道路速度影响因素进行向量化表示，从多源影响因素角度提出一种融合多源时空数据的道路速度预测模型，感知城市交通状况，提取拥堵路段并发现拥堵时空变化规律，辅助决策者及时采取干预措施缓解交通拥堵状况； S2、通过XGBoost模型对影响因素和道路速度间响应关系进行建模，同时提出多源影响因素到特征因子的映射方法，探索路网结构、天气、空气质量及节假日特征因子对道路速度的非线性影响，并挖掘道路特征因子与其对应特征重要性间的内在关系； S3、提出基于可解释性机器学习的交通拥堵影响因素可视分析框架；设计时序视图和空间分布视图用以发现道路拥堵在时空的变化，设计并实现多层级交通拥堵影响因素可视分析系统，帮助决策者挖掘并感知拥堵潜在的影响因素； 步骤2包括以下子步骤： S21、交通状态划分；道路速度是衡量交通状态最常见的指标；引入道路速度性能指数作为交通状态评价指标，将通过机器学习得到的预测速度进行交通状态划分，从而提取拥堵道路进行影响因素分析；交通状态划分是当前时刻道路速度与最大允许速度之间进行对比；计算方法如下式所示； 其中，Rv代表速度性能指数，Rv∈[0,100]；选取每条道路上各时间片中最大的速度作为最大行驶速度Vmax；各时间片上的道路速度作为平均旅行速度v；计算每条道路上的每个时间片的速度性能指数，并根据指数划分判断道路拥堵情况； S22、道路速度影响因素量化分析方法；采用可解释的机器学习框架来研究道路属性、天气、空气质量及节假日特征因子对道路速度的非线性影响，并量化特征因子的影响程度，帮助用户分析道路拥堵影响因素； S23、道路速度影响因素相似性挖掘；利用降维技术将77维道路特征重要性投影到二维空间，散点之间距离越近表明相应道路的特征重要性值越相似； 步骤S22具体如下： 道路速度归因方法基于SHAP方法来对XGBoost模型的输出进行特征重要性量化，从而针对影响因素进行解释；SHAP是基于合作博弈理论和局部解释的思想，根据每个输入特征的边际贡献估算他们对预测结果的贡献程度，从而对每个实例进行解释；输入为77维道路特征向量以及训练后的道路速度预测模型，根据基于SHAP的特征重要性量化方法，最终得到针对每个实例特征的局部解释，再通过resultMap映射关系，将划分到一个子空间的特征解释累加，得到每个特征因子的解释； SHAP的全局归因分析是通过计算平均的方式对整体道路影响因素解释后进行因果分析；在局部解释过程中，每个单独实例会生成一组Shapley值，将数据集中所有实例进行合并构建一个解释矩阵；矩阵的每一行代表一个实例；每一列代表每个特征的贡献度；为进行全局解释，探索特征整体对模型预测结果的贡献度，将每一个特征的Shapley值绝对值的平均值为作为相应特征的重要性度量标准，值越大，表明该特征越重要，对预测结果的影响程度越大。

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