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龙图腾网获悉中国市政工程华北设计研究总院有限公司申请的专利基于人工智能的城市交通拥堵智能优化管理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：CN120823717B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511316013.4，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于人工智能的城市交通拥堵智能优化管理系统是由吴海月;江灿;杨晓;冯殿怡设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的城市交通拥堵智能优化管理系统在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能领域，具体公开了一种基于人工智能的城市交通拥堵智能优化管理系统，旨在解决现有交通管理系统响应迟滞、局部优化及数据利用率低导致的拥堵与效率低下问题。该系统包含数据采集与融合、交通状态感知与预测、决策优化、指令下发与执行、人机交互与可视化五大模块。通过多源数据融合、图神经网络预测和多智能体强化学习，实现交通流实时感知、精准预测和自适应控制，有效缓解拥堵，提升路网整体运行效率与韧性。

本发明授权基于人工智能的城市交通拥堵智能优化管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的城市交通拥堵智能优化管理系统，其特征在于，包括： 数据采集与融合模块，用于获取城市交通网络中各类实时交通异构数据，并对其进行预处理、标准化与多源融合，以生成包含时空交通流参数、事件参数和环境参数的综合数据集； 交通状态感知与预测模块，与所述数据采集与融合模块通信连接，用于基于所述综合数据集，运用人工智能模型对城市交通网络的实时运行状态进行精确感知，并对未来短中期交通流趋势进行高精度预测，其中，所述预测模块为基于图神经网络的时空图网络预测模型； 决策优化模块，与所述交通状态感知与预测模块通信连接，用于基于实时感知结果和预测信息，运用多智能体强化学习框架，生成全局最优的交通信号控制策略、动态路径规划方案以及交通事件应急响应措施； 指令下发与执行模块，与所述决策优化模块通信连接，用于将所述决策优化模块生成的决策指令发送至相应执行设备，并接收所述执行设备的执行状态反馈信息；以及 人机交互与可视化模块，用于提供所述交通网络运行态势的实时监控、决策方案审查干预、历史数据分析和仿真模拟评估功能； 所述交通状态感知与预测模块，包括： 实时交通状态感知单元，用于分析所述综合数据集，实时计算并更新道路网格上各路段、交叉口的车辆密度、平均速度、通行能力、拥堵等级以及排队长度关键交通指标； 所述实时交通状态感知单元，通过设定动态阈值和模式识别算法，精准识别并定位交通拥堵区域，评估拥堵的严重程度和影响范围；以及 短中期交通流预测单元，用于基于历史交通数据、实时交通状态以及环境与事件数据，利用所述基于图神经网络的时空图网络预测模型，对未来指定时间窗口内的交通流量、平均速度和拥堵指数进行预测，所述预测模型能够捕捉交通网络中复杂的时空相关性； 所述短中期交通流预测单元，具体用于： 将所述城市交通网络抽象为图结构，其中节点代表交叉口或路段，边代表路段连接关系； 将交通状态向量作为所述预测模型的输出，所述交通状态向量包含所述城市交通网络中各路段的未来交通流量、平均速度和交通密度参数； 将观测交通状态序列、环境与事件数据向量以及所述城市交通网络的图结构作为所述预测模型的输入，所述观测交通状态序列表示从当前时间回溯到过去多个时间步的观测交通状态数据；以及 通过所述预测模型学习交通流的时空演变规律； 所述决策优化模块，包括： 多智能体协同控制单元，用于将城市交通网络中的各个交叉口信号控制器视为独立的智能体，其中每个智能体的状态空间定义为当前交叉口及相邻交叉口的交通状态、预测的未来交通状态以及当前信号相位和时长，动作空间定义为信号灯相位的切换序列、持续时长以及绿信比调整； 所述多智能体协同控制单元，通过最大化反映网络整体效率、拥堵缓解程度以及出行舒适度综合目标的累积奖励函数，指导所述智能体学习最优策略，所述智能体使用深度网络或近端策略优化深度强化学习算法进行训练，以学习最优的值函数或策略函数。

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