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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于图时空神经网络的随机车流模拟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：CN119358382B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411361693.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于图时空神经网络的随机车流模拟方法是由潘玥;马云龙;张婧璇;王达磊;汪少雄;张亚军;庄骁磊设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图时空神经网络的随机车流模拟方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于图时空神经网络的随机车流模拟方法，包括以下步骤：S1：通过摄像头采集的桥面视频，进行矫正、检测、车辆跟踪，形成车流的有效轨迹数据；S2：基于多层蒙特卡洛模型和图时空神经网络，建立车辆上桥的发车模型；S3：基于图时空神经网络模型建立车辆行驶微观仿真模型。与现有技术相比，本发明实现了符合实际变速和变道行为的车流模拟方法，同时建立了车辆变速‑变道耦合的车辆模拟模型；本发明所提出的基于图时空神经网络的随机车流模拟方法对于桥梁及其他道路的车辆轨迹历程分析具有较强的可移植性和重要参考意义。

本发明授权一种基于图时空神经网络的随机车流模拟方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图时空神经网络的随机车流模拟方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过摄像头采集的桥面视频，进行矫正、检测、车辆跟踪，形成车流的有效轨迹数据； S2：利用S1中形成车流的有效轨迹数据，基于多层蒙特卡洛模型和图时空神经网络，建立车辆上桥的发车模型； S3：利用S1中形成车流的有效轨迹数据以及S2中建立的车辆上桥的发车模型，基于图时空神经网络模型建立车辆行驶微观仿真模型，以此实现桥面上的随机车流模拟； S2中，具体包括以下步骤： 利用S1中形成车流的有效轨迹数据，通过多层次蒙特卡洛模型对车辆到达的时间间隔和车头间距进行模拟，预测车辆上桥的发车模型； 采用图时空神经网络对车辆信息进行预测，将场景中车辆交互关系抽象成一个时空无向图，其中节点代表车辆，边代表车辆间的交互行为； 通过基于构建的多层蒙特卡洛模型和图时空神经网络，输入区域内车辆信息，推断新到达车辆的车速和车型，即得到一个能够反映实际交通状况的发车模型； S3中，具体包括以下步骤： 轨迹预测模型的构建：利用S1中形成的车流有效轨迹数据和S2中建立的车辆上桥发车模型，构建基于图时空神经网络的轨迹预测模型； 随机车流模拟的实现：将发车模型产生的车流数据作为初始输入，放入轨迹预测模型中，通过模型预测出处于行驶区的车辆数据，并将车辆数据与新到达车辆的数据合并，形成下一时刻的输入数据，实现对目标区域内随机车流的微观仿真； 所述轨迹预测模型将车辆的跟驰和换道行为统一为轨迹预测问题，使用与发车模块一致的网络结构，模型的输入特征包括车辆的横向位置x、纵向位置y、速度、加速度和车型，而输出则是车辆在下一时刻的横向位置x'、纵向位置y'； 模拟过程中，在行驶区域中，每个时间步均筛选出预测结果中仍处于行驶区的车辆，并与新一帧从发车区驶入行驶区的车辆一起，作为下一次预测模型的输入，通过不断循环，直到模拟时间达到指定的时间长度。

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