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龙图腾网获悉东南大学申请的专利融合交通流模型和图神经网络的高速公路交通状态估计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：CN120299250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202510541828.6，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权融合交通流模型和图神经网络的高速公路交通状态估计方法及系统是由柏璐;许必承;刘攀;李永涛;王斌;任旭东;靳爽;胡腾飞设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合交通流模型和图神经网络的高速公路交通状态估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合交通流模型和图神经网络的高速公路交通状态估计方法及系统，方法包括：将高速公路离散化成固定长度的元胞，通过流量、密度和速度三个参数表示每个元胞的交通状态；利用任意两个元胞间的交通波波速确定元胞在一个时间段内的主动影响区域和将会受到影响的区域，建立元胞交通状态时空演变模型；将离散化元胞交通状态和邻接信息转变为图结构数据，设计图神经网络进行所有元胞交通状态更新；基于更新后的元胞交通状态，利用梯度下降法对元胞交通状态时空演变模型进行优化，获取到高速公路交通状态估计结果。本发明可以有效的提高高速公路交通流时空演变建模的可解释性，准确性和泛化能力，准确把握高速公路交通流时空演变机理。

本发明授权融合交通流模型和图神经网络的高速公路交通状态估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合交通流模型和图神经网络的高速公路交通状态估计方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：将高速公路离散化成固定长度的元胞，通过流量、密度和速度三个参数表示每个元胞的交通状态； S2：利用任意两个元胞间的交通波波速确定元胞在一个时间段内的主动影响区域和将会受到影响的区域； S3：将离散化元胞交通状态和邻接信息转变为图结构数据，设计图神经网络进行所有元胞交通状态更新，建立元胞交通状态时空演变模型； S4：基于更新后的元胞交通状态，利用梯度下降法对元胞交通状态时空演变模型进行优化，获取到高速公路交通状态估计结果；步骤S1中根据元胞自动机模型将高速公路主干路切割成同样长度的元胞，其编号为；以时间间隔将路段上车辆运动轨迹切割成连续时间序列，根据每个元胞中车辆轨迹信息计算元胞在不同时间段的交通状态，包括密度，速度和流量； 步骤S2具体包括：对于任意一个元胞，利用邻接元胞的密度和流量计算元胞和上游元胞及下游元胞间的交通波的传递方向，和速度，，并据此确定每个元胞在一个时间段内的上游和下游空间影响范围和；从而获得对应的上下游影响元胞数量和，对应的上游影响元胞区域为，下游影响区域为；对于任意一个元胞，遍历元胞，如果元胞的下游影响区域包含元胞，则找到了元胞的上游最远影响元胞，从而获得了影响元胞的上游元胞数量，遍历停止；对于任意一个元胞，遍历元胞，如果元胞的上游影响区域包含元胞，则找到了元胞的下游最远影响元胞，从而获得了影响元胞的下游元胞数量，遍历停止； 对于任意一个元胞的上游元胞数量和下游元胞数量，计算出元胞对应的最长产生影响元胞数量，遍历所有元胞的上下游影响元胞数量，确定所有元胞中最远影响元胞数量。

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