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龙图腾网获悉深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司;深圳市交通科学研究院有限公司申请的专利基于因果驱动渐进推理模型的多系统互馈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：CN120106228B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510561993.8，技术领域涉及：G06Q50/26；该发明授权基于因果驱动渐进推理模型的多系统互馈方法是由张稷;许燕青;宋家骅;吴若乾;胡芳侨;黄志军;王卓;张枭勇设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于因果驱动渐进推理模型的多系统互馈方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于因果驱动渐进推理模型的多系统互馈方法，属于多系统互馈环境下推理模型应用的技术领域。解决了现有技术中传统的基于推理模型的多系统互馈方法场景应用灵活性较差且推理结果误差较大的问题；本发明根据分析的场景描述以及环境分析，识别推理系统演化的观测变量；通过引入潜在变量，结合观测变量，构建结构方程模型，建立变量之间的因果关系；根据变量之间的因果关系，构建邻接矩阵，计算得到变量的影响力，按影响力从大到小的顺序进行排序，并作为推理顺序；根据推理顺序逐步计算，进行渐进式推理，解析得到最终因变量。本发明有效提升了多系统互馈环境下推理结果准确性，可以应用于跨域多系统之间复杂因果的场景。

本发明授权基于因果驱动渐进推理模型的多系统互馈方法在权利要求书中公布了：1.基于因果驱动渐进推理模型的多系统互馈方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.根据分析的场景描述以及环境分析，识别推理系统演化的观测变量； S2.通过引入潜在变量，结合观测变量，构建结构方程模型，建立变量之间的因果关系； S3.根据变量之间的因果关系，构建邻接矩阵，计算得到变量的影响力，按影响力从大到小的顺序进行排序，并作为推理顺序； S4.根据推理顺序逐步计算，进行渐进式推理，解析得到最终因变量； 所述S1中，包括以下步骤： S11.收集多源数据作为变量； S12.对多源数据进行数据探索性分析，即运用描述性统计分析和可视化工具，确认观测变量，并观察变量间的关系和数据分布； 所述S11中，多源数据包括从交通数据库获取的道路建设数据、交通流量数据、公共交通运营数据，从环保数据库获取的空气质量数据、噪音数据，从经济数据库获取的地区生产总值、各产业产值、就业数据，以及社交媒体数据； S13.计算各变量之间的相关系数，对计算结果进行相关性分析，确定与研究目标相关性较高的变量作为观测变量； 所述S2中，包括一下步骤： S21.对观测变量进行格兰杰因果检验，构建各自的回归模型，判断观测变量之间是否存在原因； S22.针对存在原因的观测变量，引入潜在变量，构建结构方程模型，对其进行估计，得到变量之间的直接和间接因果效应； S23.分析观测变量随时间的变化关系，捕捉得到时间延迟效应，整合得到变量因果关系； 所述S3中，包括以下步骤： S31.根据步骤S2中得到的变量因果关系，构建邻接矩阵； 具体的：邻接矩阵的元素表示第一变量对第二变量是否存在直接影响，若存在则，否则； S32.根据邻接矩阵，进行聚类分析，将变量划分为不同的组； S33.计算每个变量影响的周遭变量的数目，即邻接矩阵中每行元素之和，得到变量的影响力，将影响力按从大到小的顺序排列，并作为推理顺序。

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