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龙图腾网获悉四川归禾智慧城市科技有限公司申请的专利隧道交通流量预测与控制方法及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：CN120564429B 。

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：202511046243.3，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权隧道交通流量预测与控制方法及系统是由苏涛;刘守松;李浩;廖美华;张健;王小龙;张倩荣;魏学乾;邹晓宏;冯子豪设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本隧道交通流量预测与控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于交通控制技术领域，公开了隧道交通流量预测与控制方法及系统；方法包括：基于边缘计算的隧道交通管控方案，在隧道内布设传感器网络，预设初始权重与冗余激活规则；边缘节点采集处理数据，生成交通与传感器向量，输入流量预测模型；通过输出退化机制结合PPO强化学习，动态调整实时权重并反馈优化预测；构建隧道三维模型，基于NSGA‑III算法生成最优控制策略，实现诱导系统、隧道设备及信号灯协同控制；本发明提升了极端场景下数据采集的可靠性、流量预测的精准性及控制策略的鲁棒性，实现了隧道交通管控从事后响应到实时智能的关键突破。

本发明授权隧道交通流量预测与控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.隧道交通流量预测与控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 在隧道内布设传感器网络，预设传感器初始权重以及极端场景下的冗余激活规则； 传感器网络采集并传输传感器数据和交通数据至边缘节点，分析获得交通向量；将传感器数据和初始权重作为融合模型的输入，获得传感器向量； 将初始权重、传感器向量和交通向量作为流量预测模型的输入，获得未来时间窗的流量预测值； 结合传感器向量、交通向量和流量预测值，利用边缘节点触发的传感器输出退化机制模拟极端场景，对传感器输出进行动态补偿，通过PPO强化学习算法基于补偿结果调整获得实时权重： 定义状态空间：状态空间由状态向量组成，状态向量包括环境参数、传感器向量、交通向量、流量预测值，以及流量预测值与实际车流量的偏差； 定义动作空间：动作空间由动作向量组成，动作向量包括传感器节点的权重调整量，其中，每个传感器的权重调整量满足对应的预设权重调整量范围，且所有传感器的权重之和为1； 设计奖励函数：结合流量预测值与实际车流量的偏差、预设时段内预测稳定性、传感器能耗和传感器融合权重波动率计算获得奖励函数； 模拟隧道极端场景，基于传感器输出退化机制对传感器输出进行变化补偿； 将传感器数据、环境数据和历史数据作为Actor网络的输入，采用多层Transformer+CNN作为中间层，获得各传感器的动态权重向量； 将传感器数据、环境数据、历史数据、融合后流量预测值与真实值的误差作为Critic网络的输入，通过状态价值函数输出当前权重分配策略的长期收益； 选择长期收益最高的权重分配策略作为最终调节策略，获得对应的动态权重； 基于实时权重向融合模型和流量预测模型反馈，更新流量预测值，构建隧道三维模型，再结合实时权重基于NSGA-III算法生成用于控制诱导系统、隧道控制系统和上下游信号灯的最优控制策略。

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