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龙图腾网获悉江苏长天智远交通科技有限公司申请的专利一种基于人工智能大模型的路网大流量应急处置系统及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：CN120853391B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511344417.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于人工智能大模型的路网大流量应急处置系统及方法是由杜向进;许斌兵;李阳;孙健;许荣强;刘勇;卢林;马自周设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能大模型的路网大流量应急处置系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能交通控制技术领域，揭露了一种基于人工智能大模型的路网大流量应急处置系统及方法，该系统中包括数据可信融合模块、交通流预测模块、安全通行决策模块、跨部门协同调度模块及通行决策优化模块，对预获取交通状态矩阵与道路拓扑图数据进行时空耦合分析，得到拥堵概率估值，进而进行通行决策分析，得到初始限行方案，结合应急资源位置数据进行多部门权限分配，生成多部门协同指令，并进行决策误差分析，得到修正参数，基于修正参数生成优化限行方案；本发明可以提高道路的拥堵事件处理的效率。

本发明授权一种基于人工智能大模型的路网大流量应急处置系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能大模型的路网大流量应急处置系统，其特征在于，所述系统包括数据可信融合模块、交通流预测模块、安全通行决策模块、跨部门协同调度模块及通行决策优化模块，其中： 所述数据可信融合模块，用于获取包含预获取的车辆轨迹数据，气象监测数据和车载GPS漂移校正数据的交通状态矩阵； 所述交通流预测模块：用于基于所述交通状态矩阵与道路拓扑图数据，对路况数据进行时空耦合分析，以得到所述路网的拥堵概率估值； 所述交通流预测模块在执行用于基于所述交通状态矩阵与道路拓扑图数据，对路况数据进行时空耦合分析，以得到所述路网的拥堵概率估值时，具体用于： 对所述路况数据进行包含时空图卷积、动态图注意力机制及拥堵概率预测的三阶段时空耦合分析，其中，所述三阶段时空耦合分析具体为： 第一阶段，通过时空图卷积网络对所述交通状态矩阵与道路拓扑图数据进行时空特征提取，以得到所述路网的时空特征张量； 第二阶段，对预获取的车流密度变化率与车流密度阈值进行比较，将车流密度变化率与车流密度阈值的道路判定为突变车流产生的道路，对所述突变车流产生的道路关联的拓扑边进行注意力权重计算，以得到所述路网的动态边权重矩阵； 第三阶段：对所述时空特征张量和所述动态边权重矩阵进行拥堵概率分析，以得到所述路网的拥堵概率估值，其中，所述拥堵概率分析如下： 对所述时空特征张量和所述动态边权重矩阵进行拓扑约束，以得到所述路网的时空演化状态张量； 对所述时空演化状态张量进行全连接层映射，以得到所述路网的拥堵风险值原始标量； 对所述拥堵风险值原始标量进行概率压缩，以得到所述路网的拥堵概率估值； 所述安全通行决策模块：用于基于所述拥堵概率估值对所述路况数据进行通行决策分析，以得到所述路网的初始限行方案； 所述跨部门协同调度模块：用于对所述初始限行方案与应急资源位置数据进行多部门权限分配，以得到所述路网的多部门协同指令； 所述通行决策优化模块：用于基于所述多部门协同指令与所述路况数据对所述初始限行方案进行决策误差分析，以得到所述初始限行方案的修正参数，基于所述修正参数对所述初始限行方案进行优化，以得到所述路网的优化限行方案。

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