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龙图腾网获悉交通运输部公路科学研究所申请的专利一种区域交通流预测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：CN119516775B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411617111.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种区域交通流预测方法及系统是由王志军;石小培设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种区域交通流预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种区域交通流预测方法及系统，包括：获取目标区域的历史交通关联数据；其中，所述历史交通关联数据包括：历史客流数据、天气数据和节假日数据；基于所述历史交通关联数据，利用集成学习方法，获取客流预测模型；基于所述客流预测模型，预测未来一段时间内目标区域的客流量数据。本发明能够有效预测和应对客流激增情况，避免交通拥堵，保障服务质量，对城市交通管理具有重要意义。

本发明授权一种区域交通流预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种区域交通流预测方法，其特征在于，包括： 获取目标区域的历史交通关联数据；其中，所述历史交通关联数据包括：历史客流数据、天气数据和节假日数据； 基于所述历史交通关联数据，利用集成学习方法，获取客流预测模型； 基于所述客流预测模型，预测未来一段时间内目标区域的客流量数据； 获取目标区域的历史交通关联数据包括： 获取目标区域的历史客流数据、天气数据和节假日数据； 对所述历史客流数据按不同区域和时段进行统计分析，得到各区域各时段的客流量均值、方差和峰值统计指标； 根据所述统计指标，判断各区域各时段的客流量变化趋势； 若某区域某时段的客流量呈指数级增长趋势，则将对应的区域和时段标记为潜在的客流高峰区域和时段； 对所述潜在的客流高峰区域和时段，提取客流数据的时间序列特征；其中，所述时间序列特征包括客流量均值、方差和峰值在不同时间尺度上的变化规律； 获取所述客流预测模型包括： 将天气数据根据天气状况进行分类量化，将节假日数据转化为二值化特征； 将分类量化后的天气数据、转化为二值化特征的节假日数据和客流数据的时间序列特征进行合并，作为输入，对预设集成模型进行训练，获取所述客流预测模型； 预测未来一段时间内目标区域的客流量数据包括: 根据所述客流预测模型的输出结果，确定客流量出现指数增长的高风险区域和高风险时段； 针对每个所述高风险区域和高风险时段，设置相应的客流量预警阈值； 当任意高风险区域和高风险时段预测的客流量超过相应的预警阈值时，自动生成预警信息。

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