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龙图腾网获悉福建技术师范学院;厦门理工学院申请的专利一种基于时空序列特征的智能交通管理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：CN121415596B 。

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：202512016007.3，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于时空序列特征的智能交通管理系统是由吴克寿;卢俊文;张伟;王晓栋;李立耀;念其锋设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空序列特征的智能交通管理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空序列特征的智能交通管理系统，涉及智能交通管理技术领域；其中数据融合与时空序列管理模块，用于实时采集多维交通数据，进行数据预处理；时空因果链建模与溯源分析模块，用于进行时空因果链建模，评估道路事件的因果强度，实行因果调控决策；交通状态预测与智能调控模块，用于预测交通状态，综合分析交通调控需求；异常检测与自适应优化模块，用于评估交通异常，实施自适应交通调控措施；智能反馈与自进化模块，用于综合分析调控收益反馈，并自动实行优化策略；解决了在复杂交通环境中，由于多种微小交通异常的叠加，难以自动进行交通事件因果链智能溯源而导致交通管控不及时的问题。

本发明授权一种基于时空序列特征的智能交通管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时空序列特征的智能交通管理系统，其特征在于，包括：数据融合与时空序列管理模块、时空因果链建模与溯源分析模块、交通状态预测与智能调控模块、异常检测与自适应优化模块、智能反馈与自进化模块； 其中，所述数据融合与时空序列管理模块，用于实时采集多维交通数据，对多维交通数据进行数据预处理； 所述时空因果链建模与溯源分析模块，用于基于数据预处理后的多维交通数据进行时空因果链建模，并评估道路事件的因果强度，根据道路事件的因果强度评估结果实行因果调控决策； 所述交通状态预测与智能调控模块，用于根据实时和历史预处理后的多维交通数据进行交通状态预测，并根据交通状态预测结果综合分析交通调控需求； 所述异常检测与自适应优化模块，用于基于数据预处理后的多维交通数据和交通状态预测结果，进行交通异常评估，结合交通异常评估结果与时空因果链，实施自适应交通调控措施，并得到最终调控后的多维交通数据； 所述智能反馈与自进化模块，用于获取最终调控后的多维交通数据和交通异常评估结果，并结合因果调控和自适应交通调控前的多维交通数据和交通异常评估结果，进行调控收益反馈的分析，并基于分析结果自动实行优化策略； 所述获取最终调控后的多维交通数据和交通异常评估结果，并结合因果调控和自适应交通调控前的多维交通数据和交通异常评估结果，进行调控收益反馈的分析的具体过程为： 收集优化决策后的多维交通数据和异常综合评估值，并存入高性能时空数据库；通过对比每个节点调控前后的多维交通数据和异常综合评估值的变化，评估调控收益； 分别计算得到调控前和调控后节点i的异常综合评估值；将调控前与调控后节点i的异常综合评估值作差并取绝对值得到异常综合评估值变化幅度；分别获取调控前和调控后节点i的车流量作差并取绝对值得到车辆行为变化数作为节点i获得的反馈数据量，同时获取调控后节点i的道路事件强度值； 将异常综合评估值变化幅度与反馈数据量相乘，再除以调控后节点i的道路事件强度值与常数一的和得到节点i的调控收益反馈值； 所述并基于分析结果自动实行优化策略的具体过程为： 对于调控收益反馈值大于或等于反馈阈值的节点，根据调控收益反馈值自动调整优化步长和采样频率，优化步长指交通状态预测模型参数以及信号配时调整时每一步更新的幅度，采样频率是指采集和处理节点数据的时间间隔，提升调控收益反馈值大于或等于反馈阈值的节点的参数更新速度和数据采集密度，并将高调控收益反馈值样本作为交通状态预测模型的重点训练样本，自动迭代更新交通状态预测模型、信号控制策略和交通异常评估规则；并持续积累和自动归档高调控收益反馈值的案例，实行优化策略和调控成效，构建知识与策略库；对于调控收益反馈值小于反馈阈值的节点，则维持常规优化频率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人福建技术师范学院;厦门理工学院，其通讯地址为：350300 福建省福州市福清市融城镇校园新村1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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