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龙图腾网获悉中科数字经济研究院申请的专利一种基于AI的城市交通流量预测与动态信号优化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：CN120580833B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510551478.1，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于AI的城市交通流量预测与动态信号优化方法及系统是由纪良文;刘小波;姜林志设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的城市交通流量预测与动态信号优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI的城市交通流量预测与动态信号优化方法及系统，涉及交通管理技术领域，该方法包括：获取目标区域的实时交通数据、历史流量数据与外部环境数据，得到多源数据，根据多源数据构建与目标区域对应的时空矩阵；利用预设的时空融合模型对时空矩阵进行学习，通过学习得到的时空融合模型输出未来预设时间段内交通流量的预测结果；其中，时空融合模型为图卷积网络与Transformer网络的联合架构；基于预测结果，通过多智能体学习算法动态调整目标区域内交通信号控制参数。本发明通过形成"数据感知‑预测建模‑自主决策"的闭环调控，从而突破传统方法空间特征建模静态化、时间关联分析碎片化的局限，有效解决单点优化引发的区域失衡问题。

本发明授权一种基于AI的城市交通流量预测与动态信号优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的城市交通流量预测与动态信号优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标区域的实时交通数据、历史流量数据与外部环境数据，得到多源数据，根据所述多源数据构建与所述目标区域对应的时空矩阵； 利用预设的时空融合模型对所述时空矩阵进行学习，通过学习得到的所述时空融合模型输出未来预设时间段内交通流量的预测结果；其中，所述时空融合模型为图卷积网络与Transformer网络的联合架构； 基于所述预测结果，通过多智能体学习算法动态调整所述目标区域内交通信号控制参数； 其中，获取目标区域的实时交通数据、历史流量数据与外部环境数据，得到多源数据，根据所述多源数据构建与所述目标区域对应的时空矩阵的步骤，包括： 获取目标区域的实时交通数据、历史流量数据与外部环境数据，对所述实时交通数据、历史流量数据与外部环境数据进行融合，得到多源数据； 根据所述多源数据，分别提取出路网拓扑结构与时间序列数据； 通过所述路网拓扑结构将目标区域内的路口建模为图节点，提取相邻路口间的空间权重，并对所述时间序列数据进行周期性分解，提取所述时间序列数据中的周期性特征； 根据所述空间权重与所述周期性特征，构建与所述目标区域对应的时空矩阵； 基于所述预测结果，通过多智能体学习算法动态调整所述目标区域内交通信号控制参数的步骤，包括： 基于所述预测结果，通过多智能体学习算法输出所述目标区域内每个交通控制节点的节点特征； 控制每个交通控制节点进行中心化训练与去中心化执行，输出每个交通控制节点的相位绿灯时长，以及评估每个交通控制节点的全局价值评分； 根据所述交通控制节点的全局价值评分，按照时段特征调整所述交通控制节点对应的相位绿灯时长； 控制边缘端每隔第二预设时间重新生成每个交通控制节点的信号控制方案，所述信号控制方案中包括相位选择概率与绿灯时长修正值的步骤，包括： 控制边缘端每隔第二预设时间运行Actor网络，通过Actor网络重新生成每个交通控制节点的信号控制方案； 其中，Actor网络通过输入目标区域内的本地状态与邻居状态，输出动作概率分布，动作概率分布包括相位选择概率与绿灯时长修正值。

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