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龙图腾网获悉烟台大山数据科技有限公司申请的专利基于车联网事故预警与动态资源调度的交通控制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：CN120526595B 。

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：202510903364.9，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于车联网事故预警与动态资源调度的交通控制方法是由许强;杨翰琨;刘衍琦;杨昌玉设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于车联网事故预警与动态资源调度的交通控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于车联网事故预警与动态资源调度的交通控制方法，步骤包括：采集并预处理数据，形成各子范围的统一格式特征向量数据集，对特征向量数据集进行变换并提取潜在变量，再通过动态事故预测模块输出事故风险预测值，然后结合当前预测值与上一时刻资源分布数据计算各区域事故影响力，最后根据事故影响力动态调配应急资源。本发明能够通过车联网实时整合多源数据并生成统一特征向量，解决传统方法数据分散问题；同时还具有预警精度高、模型稳定、防止灾难性遗忘、应急资源分配更加合理等优点。

本发明授权基于车联网事故预警与动态资源调度的交通控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于车联网事故预警与动态资源调度的交通控制方法，其特征在于，步骤包括： 步骤1、采集数据并对数据进行预处理，形成统一格式的特征向量数据集； 交通控制的地区分为多个区域，每个区域包含多个子范围，同一时刻下每个子范围分别得到一个特征向量数据集； 步骤2、对特征向量数据集进行特征变换，得到变换后特征向量； 步骤3、使用变分自编码器对变换后特征向量进行编码映射，得到对应的潜在变量； 步骤4、将潜在变量输入至动态事故预测模块得到事故风险预测值； 步骤4中，所述动态事故预测模块包括MLP模型；步骤4的具体处理过程为： 步骤4-1、将步骤3得到的与时刻对应的潜在变量输入至MLP模型，得到事故风险初步预测值； 具体地，MLP模型的处理过程为： ； 其中，和分别为Sigmoid激活函数和ReLU激活函数，和是MLP模型的权重矩阵，和是MLP模型的偏置项； 步骤4-2、引入当前实时资源调度信息，计算得到前一时刻的资源反馈因子； 步骤4-2中，根据当前潜在变量所对应的区域在时刻所分配到的应急资源量，计算时刻的资源反馈因子；资源反馈因子反映了之前资源调度对降低事故风险所产生的抑制效果： ； 其中，为预设的基准资源水平，为调整系数； 步骤4-3、基于上一时刻的资源反馈因子对事故风险初步预测值进行修正，得到时刻对应的子范围的事故风险预测值： ； 其中,是资源影响系数,用以控制资源调度对事故风险修正的幅度；是时刻对应的子范围的事故风险初步预测值； 步骤5、将当前时刻每个区域中各子范围的事故风险预测值与上一时刻各区域的资源分布数据相结合，得到各区域当前的事故影响力； 步骤6、根据各区域的事故影响力对应急资源进行调配。

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