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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于行程时间预测模型的高速公路隧道车辆换道引导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：CN118658301B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202410890894.X，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于行程时间预测模型的高速公路隧道车辆换道引导方法是由赵敏;孙棣华;马骏设计研发完成，并于2024-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于行程时间预测模型的高速公路隧道车辆换道引导方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能交通领域，公开了一种基于行程时间预测模型的高速公路隧道车辆换道引导方法，包括：S1.获取隧道内智能网联汽车的轨迹数据，并对轨迹数据进行预处理；S2.对行程时间特征进行相关性分析，以Tpre秒为检测周期提取行程时间特征，对数据进行归一化处理，构建行程时间预测数据集；S3.搭建PSO‑CNN‑LSTM‑AM的行程时间预测模型，将行程时间预测数据集输入到模型中进行训练，然后进行实验对比与验证；S4.利用步骤S3训练好的模型进行周期性预测，基于行程时间预测值，提出高速公路隧道入口区换道控制方法。本发明能够更好的提取重要特征，实现更精确的预测效果，能够提高隧道双车道利用率以及交通效率，缓解交通拥堵。

本发明授权一种基于行程时间预测模型的高速公路隧道车辆换道引导方法在权利要求书中公布了：1.一种基于行程时间预测模型的高速公路隧道车辆换道引导方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取隧道内智能网联汽车的轨迹数据，并对轨迹数据进行预处理； 所述轨迹数据包括智能网联汽车的速度V和位置； S2.对行程时间特征进行相关性分析，以Tpre秒为检测周期提取行程时间特征，对数据进行归一化处理，构建行程时间预测数据集； S3.搭建PSO-CNN-LSTM-AM的行程时间预测模型，将行程时间预测数据集输入到模型中进行训练，然后进行实验对比与验证； S3.1构建CNN层捕获行程时间以及车辆轨迹数据特征，采用一维卷积，卷积内核大小为3，过滤器数目设置为64，激活函数设置为Relu； S3.2叠加LSTM层捕获行程时间序列的自相关性以及行程时间序列数据的长短期特征，引入Dropout层防止过拟合，设置为0.3； S3.3利用PSO优化函数优化LSTM学习率alpha与第一隐藏层神经元个数hidden_nodes； S3.4引入AM层，采用加性模型得到注意力分数，叠加Dense层，利用Softmax激活函数输出得到权重值，与LSTM输出结果进行相乘加权整合，得到行程时间预测输出值； S3.5对行程时间预测输出值进行反归一化，并进行实验对比与验证； S4.利用步骤S3训练好的模型进行周期性预测，基于行程时间预测值，提出高速公路隧道入口区换道控制方法； S4.1利用步骤S3建立的PSO-CNN-LSTM-AM行程时间预测模型，以Tpre秒为周期，对隧道内的每个车道进行行程时间预测； S4.2分析开启隧道入口区换道策略的行程时间差值阈值ΔTthreshold，并判断双车道行程时间预测差值ΔTTpre是否超过差值阈值ΔTthreshold； 若未超过阈值，则重复运行，预测下一时刻行程时间； 若超过阈值，则开启智能网联汽车换道策略；若开启换道策略，则分析行程时间预测差值与高速公路隧道最优换道数之间的关系，并计算出相应的最优换道数量Nchange； S4.3在换道控制周期TC内，控制高速公路隧道入口区满足最优换道数量Nchange的智能网联车辆进行换道，从行程时间大的车道换道到行程时间小的车道，然后实现周期性实时预测以及智能网联汽车换道控制策略。

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