买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉山东大通世纪实业有限公司申请的专利一种基于分布式架构多源大数据交通控制管理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：CN120452211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510962121.2，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于分布式架构多源大数据交通控制管理方法及系统是由马金国;郑刘飞;郭斌;王栋;时晓磊设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分布式架构多源大数据交通控制管理方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种基于分布式架构多源大数据交通控制管理方法及系统，属于智慧交通技术领域。解决现有技术对交通态势预测精度不足，从而容易造成交通调控不精确的问题。包括，基于提取的特征数据与交通路网对应的动态时空图，构建动态交通流模型；通过交通路网中的中心节点，对交通态势进行推演得到多种交通预测场景，并匹配相应的交通调控策略；在检测到异常交通事件后，根据异常交通事件在空间轴上对应的传播影响趋势，划定受影响区域；通过中心节点，对交通调控策略划对应的多个操作单元进行动态组合，生成定制化调控方案；各边缘节点基于本地交通流数据，以分布式优化算法对定制化调控方案进行联合优化，以实现交通控制管理。

本发明授权一种基于分布式架构多源大数据交通控制管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式架构多源大数据交通控制管理方法，其特征在于，所述方法包括： 基于时间顺序，对交通路网对应的历史交通流数据进行特征数据提取，并基于提取的特征数据与所述交通路网对应的动态时空图，构建动态交通流模型； 通过所述交通路网中的中心节点，基于所述动态交通流模型，对未来预设时段内的交通态势进行推演预测，得到多种交通预测场景，并为多种所述交通预测场景匹配相应的交通调控策略； 在检测到异常交通事件后，以所述异常交通事件对应的所属路段为中心，根据所述异常交通事件在空间轴上对应的传播影响趋势，划定受影响区域； 通过所述中心节点，将所述交通调控策略划分为多个操作单元，并基于所述异常交通事件对应的交通信息对所述操作单元进行动态组合，生成定制化调控方案； 确定出所述受影响区域对应的边缘节点，以及确定出所述边缘节点对应的本地交通流数据，各所述边缘节点基于所述本地交通流数据，以分布式优化算法对所述定制化调控方案进行联合优化，以实现交通控制管理； 所述为多种所述交通预测场景匹配相应的交通调控策略，具体包括： 将历史交通数据中相似交通场景的数据进行划分，并为每个场景类别建立对应的调控策略库； 通过动态交通流模型得到未来预设时段内的多个交通预测场景，将多个所述交通预测场景与历史场景类别进行相似度计算，基于相似度选取各所述交通预测场景分别对应的匹配场景集； 基于各所述匹配场景集分别对应的历史交通流数据构建第一时序曲线，以及，基于所述交通预测场景对应的交通数据流构建第二时序曲线； 根据所述第一时序曲线与所述第二时序曲线之间的幅值差值，从所述匹配场景集中选取出候选场景； 在各所述候选场景对应的调控策略库中提取候选策略集，以路网延误率为目标，在所述候选策略集中筛选各所述交通预测场景分别对应的交通调控策略； 所述在检测到异常交通事件后，以所述异常交通事件对应的所属路段为中心，根据所述异常交通事件在空间轴上对应的传播影响趋势，划定受影响区域，具体包括： 在检测到异常交通事件后，获取所述异常交通事件对应的交通信息；其中，所述交通信息至少包括交通事件类型、事件发生时间、所属路段对应的车流量； 将所述异常交通事件对应的所属路段为中心，将与所述所属路段直接或间接相连路段作为邻接节点，构建所述空间轴； 将所述交通信息与所述空间轴输入预置神经网络，以输出所述异常交通事件传播至邻接节点的传播概率与传播影响衰减值； 根据所述传播概率与预置概率阈值之间的比对结果，在所述空间轴中确定出参考空间区域集； 以及，基于各路段分别对应的周边用地类型以及历史事件响应频率，确定出各路段在所述交通事件发生时刻的交通敏感度； 根据所述传播影响衰减值与所述交通敏感度，对所述参考空间区域集进行筛选，得到所述受影响区域； 所述通过所述中心节点，将所述交通调控策略划分为多个操作单元，并基于所述异常交通事件对应的交通信息对所述操作单元进行动态组合，具体包括： 通过所述中心节点，在预生成的交通调控策略中提取与所述异常交通事件匹配的交通预案； 通过所述中心节点，将所述交通预案划分为多个所述操作单元，为每个所述操作单元标注执行条件、依赖关系及冲突规则，并录入交通知识图谱； 通过所述中心节点，将所述异常交通事件对应的交通信息与所述交通知识图谱进行语义匹配与时空约束过滤，筛选出适用的操作单元候选集； 通过所述中心节点，基于预设目标函数和优化策略，对所述操作单元候选集中的操作单元进行动态组合，生成所述异常交通事件对应的定制化调控方案； 所述中心节点通过所述交通知识图谱对应的关系网络，对所述定制化调控方案进行协同关系校验和冲突检测，以对所述定制化调控方案进行动态修正； 所述通过所述中心节点，基于预设目标函数和优化策略，对所述操作单元候选集中的所述操作单元进行动态组合，生成所述异常交通事件对应的定制化调控方案，具体包括： 通过所述中心节点构建交通调控方案的多维度目标函数；其中，所述多维度目标函数包括效率目标与资源目标； 通过所述中心节点，基于所述交通知识图谱的约束关系对所述操作单元候选集进行一级筛选，以及根据紧急度评分对所述操作单元候选集进行二级筛选； 通过贪心算法与所述多维度目标函数对筛选后的所述操作单元候选集进行迭代选择，直至符合预设终止条件，以得到初始组合方案；其中，所述预设终止条件包括目标函数提升值小于阈值或资源耗尽； 通过所述中心节点中的强化学习模型，对所述贪心算法生成的初始组合方案进行优化； 根据事件发展阶段，对所述贪心算法与所述强化学习模型进行动态权重调节； 根据调节后的权重，对所述贪心算法与所述强化学习模型重新进行融合，以得到不同事件发展阶段分别对应的定制化调控方案。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大通世纪实业有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区解放东路1号C座1604、1605、1606室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。