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龙图腾网恭喜广东省路桥建设发展有限公司路达分公司;广科通立(广东)数据服务有限公司申请的专利基于大数据的高速公路拥堵预测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：CN118865691B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-01-10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：202411155175.X，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于大数据的高速公路拥堵预测方法及系统是由孙克强;张旭波;付毅恒;罗睿;曾文斌;陈桂发;洪少楷设计研发完成，并于2024-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的高速公路拥堵预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于大数据的高速公路拥堵预测方法及系统，通过精准提取高速公路路况状态矢量数据，并结合先验模式知识数据进行智能交融分析，显著提高了高速公路拥堵预测的准确性，不仅能够实时生成目标路段的潜在拥堵趋势特征，还能进一步识别出具体的拥堵风险模式，并自动匹配历史数据中相似拥堵案例的成因，从而快速定位出当前拥堵的潜在原因。相比传统预测方法，本发明不仅预测时效性强，而且预测结果更为细致和深入，为交通管理部门提供了更为科学、精准的决策支持。通过提前识别并预警潜在的交通拥堵，有助于及时采取有效措施，缓解交通压力，提升道路通行效率。

本发明授权基于大数据的高速公路拥堵预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的高速公路拥堵预测方法，其特征在于，所述方法包括：从包含多个高速公路路况标签的目标交通监控大数据中，提取设定高速公路路况标签的目标路况状态矢量数据；依据所述设定高速公路路况标签的先验模式知识数据，对所述目标路况状态矢量数据进行交融，生成目标潜在拥堵趋势特征，所述先验模式知识数据用于反映：多个先验交通监控大数据分别针对所述设定高速公路路况标签提取的先验路况状态矢量数据，与对应的候选拥堵原因知识点之间的映射联系；对所述目标潜在拥堵趋势特征进行拥堵风险模式特征识别，生成目标拥堵风险模式特征，并针对所述目标拥堵风险模式特征，从所述多个先验交通监控大数据分别对应的先验拥堵风险模式特征中，选取符合目标匹配要求的一个或多个候选拥堵风险模式特征；将所述一个或多个候选拥堵风险模式特征所对应的候选拥堵原因知识点，作为所述目标交通监控大数据的预测拥堵原因知识点；所述依据所述设定高速公路路况标签的先验模式知识数据，对所述目标路况状态矢量数据进行交融，生成目标潜在拥堵趋势特征，包括：获取具备设定知识维度空间的先验模式知识数据；依据所述先验模式知识数据，对所述目标路况状态矢量数据的知识维度空间进行特征映射交互，生成适配所述设定知识维度空间的目标潜在拥堵趋势特征；所述对所述目标潜在拥堵趋势特征进行拥堵风险模式特征识别，生成目标拥堵风险模式特征，包括：获取所述多个先验交通监控大数据分别对应的先验潜在拥堵趋势特征，每个先验潜在拥堵趋势特征是依据所述先验模式知识数据，对相应先验交通监控大数据的先验路况状态矢量数据进行交融后生成的；获取每个先验潜在拥堵趋势特征分别对应的先验拥堵风险模式特征，所述每个先验拥堵风险模式特征是对相应先验潜在拥堵趋势特征进行拥堵风险模式特征识别后生成的；针对所述目标潜在拥堵趋势特征，从获取的多个先验潜在拥堵趋势特征中，确定符合设定风险趋势匹配要求的先验潜在拥堵趋势特征所对应的先验拥堵风险模式特征，作为目标拥堵风险模式特征；其中，所述每个先验潜在拥堵趋势特征分别对应的先验拥堵风险模式特征的生成步骤，包括：针对一个先验潜在拥堵趋势特征进行风险状态节点跟踪，生成风险状态节点集合，所述风险状态节点集合中的每个风险状态节点用于反映：一种风险表征属性的状态向量分布；将所述风险状态节点集合中的每个风险状态节点，分别转换到相应风险表征属性所对应的风险维度域中，生成所述每个风险状态节点分别对应的转换风险状态节点，每个转换风险状态节点用于反映：相应风险表征属性的状态向量转换参数；基于生成的各转换风险状态节点，生成所述一个先验潜在拥堵趋势特征的先验拥堵风险模式特征。

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广东省路桥建设发展有限公司路达分公司;广科通立(广东)数据服务有限公司，其通讯地址为：514000 广东省梅州市梅县区畲江镇汕梅高速公路管理中心；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”。