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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東大學(xué)申請的專利考慮時(shí)變交通流量的路網(wǎng)交通子區(qū)動(dòng)態(tài)劃分方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116805450B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-01發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310761344.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G08G1/081；該發(fā)明授權(quán)考慮時(shí)變交通流量的路網(wǎng)交通子區(qū)動(dòng)態(tài)劃分方法及系統(tǒng)是由朱文興;趙軍設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-06-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本考慮時(shí)變交通流量的路網(wǎng)交通子區(qū)動(dòng)態(tài)劃分方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及智能交通技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種考慮時(shí)變交通流量的路網(wǎng)交通子區(qū)動(dòng)態(tài)劃分方法及系統(tǒng)。該方法包括，構(gòu)建交通路網(wǎng)拓?fù)鋱D；預(yù)測各個(gè)交叉口未來一段時(shí)間內(nèi)的交通流量，以計(jì)算各個(gè)交叉路口的關(guān)聯(lián)度值；依據(jù)各個(gè)交叉路口的關(guān)聯(lián)度值，對交通路網(wǎng)拓?fù)鋱D進(jìn)行初步劃分，得到若干個(gè)子區(qū)；在下一個(gè)時(shí)間預(yù)測段，依據(jù)更新預(yù)測的交通流量，計(jì)算各個(gè)交叉口的新關(guān)聯(lián)度值；依據(jù)各個(gè)交叉口的新關(guān)聯(lián)度值，對若干個(gè)子區(qū)進(jìn)行合并，計(jì)算最大模塊度值；根據(jù)前后兩次最大模塊度差值與再劃分閾值的關(guān)系，對區(qū)域進(jìn)行動(dòng)態(tài)劃分和重新調(diào)整；以模塊度最大值位置處為最優(yōu)的子區(qū)劃分個(gè)數(shù)，對交通路網(wǎng)拓?fù)鋱D的子區(qū)域進(jìn)行動(dòng)態(tài)劃分。

本發(fā)明授權(quán)考慮時(shí)變交通流量的路網(wǎng)交通子區(qū)動(dòng)態(tài)劃分方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.考慮時(shí)變交通流量的路網(wǎng)交通子區(qū)動(dòng)態(tài)劃分方法，其特征在于，包括：構(gòu)建交通路網(wǎng)拓?fù)鋱D；預(yù)測各個(gè)交叉口未來一段時(shí)間內(nèi)的交通流量，以計(jì)算各個(gè)交叉路口的關(guān)聯(lián)度值；對歷史交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，挖掘交通數(shù)據(jù)中的時(shí)空特征；采用3D卷積、門控循環(huán)網(wǎng)絡(luò)、殘差網(wǎng)絡(luò)模塊搭建深度卷積門控網(wǎng)絡(luò)模型，同時(shí)融合交通流數(shù)據(jù)、天氣、節(jié)假日、周末因素，預(yù)測未來短時(shí)路網(wǎng)區(qū)域內(nèi)的交通流量；依據(jù)各個(gè)交叉路口的關(guān)聯(lián)度值，對交通路網(wǎng)拓?fù)鋱D進(jìn)行初步劃分，得到若干個(gè)子區(qū)，具體過程按照以下規(guī)則：若相鄰交叉口間距L200米，兩交叉口交通狀態(tài)互相影響，劃為同一子區(qū)；若相鄰交叉口間距L800米，兩交叉口的交通狀態(tài)獨(dú)立，劃分不同子區(qū)；若相鄰交叉口間距200米L800米，依據(jù)改進(jìn)Newman算法按照模塊度增量最大的方向?qū)?jié)點(diǎn)進(jìn)行合并，直至整個(gè)網(wǎng)絡(luò)凝聚為一個(gè)社團(tuán)，根據(jù)樹狀圖得到最優(yōu)劃分；采用深度卷積門控網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的過程包括：對鄰近性時(shí)間序列集合、階段性時(shí)間序列集合和趨勢性時(shí)間序列集合均進(jìn)行融合外部因素處理，得到鄰近性時(shí)間序列交通流特征矩陣、階段性時(shí)間序列交通流特征矩陣和趨勢性時(shí)間序列交通流特征矩陣；將鄰近性時(shí)間序列交通流特征矩陣、階段性時(shí)間序列交通流特征矩陣和趨勢性時(shí)間序列交通流特征矩陣進(jìn)行加權(quán)融合，得到融合交通流特征矩陣；將融合交通流特征矩陣通過梯度反向傳播和ADAM優(yōu)化算法，得到各個(gè)交叉口未來一段時(shí)間內(nèi)的交通流量；在下一個(gè)時(shí)間預(yù)測段，依據(jù)更新預(yù)測的交通流量，計(jì)算各個(gè)交叉口的新關(guān)聯(lián)度值；依據(jù)各個(gè)交叉口的新關(guān)聯(lián)度值，對若干個(gè)子區(qū)進(jìn)行合并，計(jì)算最大模塊度值；根據(jù)前后兩次最大模塊度差值與再劃分閾值的關(guān)系，對區(qū)域進(jìn)行動(dòng)態(tài)劃分和重新調(diào)整；所述計(jì)算最大模塊度值的過程采用改進(jìn)Newman算法實(shí)現(xiàn)；所述改進(jìn)Newman算法包括：基于交通路網(wǎng)拓?fù)鋱D，對每個(gè)節(jié)點(diǎn)編號；計(jì)算兩相鄰路口和的關(guān)聯(lián)度作為路網(wǎng)中邊的權(quán)值；路網(wǎng)中個(gè)節(jié)點(diǎn)初始化，建立鄰接矩陣，n為大于零的自然數(shù)；根據(jù)鄰接矩陣，依次合并各個(gè)子網(wǎng)絡(luò)并計(jì)算合并后的模塊度增量；選擇模塊度增量最大的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行合并，并更新相關(guān)參數(shù)；重新計(jì)算依次合并各個(gè)子網(wǎng)絡(luò)并計(jì)算合并后的模塊度增量，直至整個(gè)網(wǎng)絡(luò)凝聚為一個(gè)社團(tuán)時(shí)算法結(jié)束；繪制社團(tuán)劃分樹狀圖，模塊度最大值位置處得到最優(yōu)子區(qū)劃分結(jié)果；以模塊度最大值位置處為最優(yōu)的子區(qū)劃分個(gè)數(shù)，對交通路網(wǎng)拓?fù)鋱D的子區(qū)域進(jìn)行動(dòng)態(tài)劃分；所述各個(gè)交叉路口的關(guān)聯(lián)度值通過交叉口關(guān)聯(lián)度模型得到，所述交叉口關(guān)聯(lián)度模型為：式中，為交叉口與交叉口的流量關(guān)聯(lián)度，為交叉口與交叉口的信號周期關(guān)聯(lián)度，為交叉口與交叉口的密度關(guān)聯(lián)度；根據(jù)前后兩次最大模塊度差值與再劃分閾值的關(guān)系，對區(qū)域進(jìn)行動(dòng)態(tài)劃分和重新調(diào)整的過程按照以下規(guī)則：若，不需要進(jìn)行子區(qū)重新劃分；若，需要進(jìn)行子區(qū)重新劃分；其中，為前后兩次最大模塊度差值，為再劃分閾值。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人山東大學(xué)，其通訊地址為：250061 山東省濟(jì)南市歷下區(qū)經(jīng)十路17923號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。