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龙图腾网获悉东莞数汇大数据有限公司申请的专利一种高速公路事件智能关联分析与预测方法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：CN119886456B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510060664.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种高速公路事件智能关联分析与预测方法是由苏成;张栩熇;李立帆设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高速公路事件智能关联分析与预测方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种高速公路事件智能关联分析与预测方法，包括：根据事件的时空分布特征，构建事件时空关联网络，其中节点表示事件，边表示事件之间的关联；采用图神经网络模型对事件时空关联网络进行训练，得到事件在时间和空间上的关联演化规律；若预测出未来可能发生的事件，则根据事件时空关联网络，推理该事件可能引发的其他关联事件，形成事件因果逻辑链条；根据事件因果逻辑链条，采用强化学习算法，评估不同应对策略的效果，得到事件处置方案；在事件发生和演化过程中，持续获取车辆轨迹数据和路况监测数据，动态更新事件时空关联网络和预测模型。

本发明授权一种高速公路事件智能关联分析与预测方法在权利要求书中公布了：1.一种高速公路事件智能关联分析与预测方法，其特征在于，包括： 获取车辆轨迹数据和路况监测数据，采用自适应时空聚类算法对车辆轨迹数据和路况监测数据进行聚类，得到事件的时空分布特征； 根据事件的时空分布特征，构建事件时空关联网络，其中节点表示事件，边表示事件之间的关联； 采用图神经网络模型对事件时空关联网络进行训练，得到事件在时间和空间上的关联演化规律； 根据事件的时空分布特征和关联演化规律，构建采用注意力机制的序列预测模型，预测未来一段时间内可能发生的事件及其时空分布概率； 若预测出未来可能发生的事件，则根据事件时空关联网络，推理该事件可能引发的其他关联事件，形成事件因果逻辑链条； 根据事件因果逻辑链条，采用强化学习算法，评估不同应对策略的效果，得到事件处置方案； 在事件发生和演化过程中，持续获取车辆轨迹数据和路况监测数据，动态更新事件时空关联网络和预测模型； 其中，所述根据事件的时空分布特征，构建事件时空关联网络，其中节点表示事件，边表示事件之间的关联，还包括： 获取多个事件的时间属性数据和空间属性数据； 针对每个事件，提取该事件的时间特征和空间特征； 将每个事件的时间特征和空间特征组合，构建该事件的时空特征向量； 计算多个事件的时空特征向量两两之间的距离，构建事件时空关联矩阵； 若事件时空关联矩阵中矩阵元素的距离数值小于等于预设的时间距离阈值且小于等于预设的空间距离阈值，则将事件时空关联矩阵中该矩阵元素的距离数值设置为1，否则设置为0，得到事件时空关联邻接矩阵； 对事件时空关联邻接矩阵进行连通分量计算，得到若干个事件的集合，一个事件的集合表示一个事件社区； 根据该事件社区内所有事件的时空特征向量计算该事件社区的平均时空特征向量，并构建事件社区时空特征向量时间序列； 对事件社区时空特征向量时间序列进行时间序列分析，得到事件社区的演化趋势； 针对事件社区的演化趋势，计算当前时刻的预测值，若事件社区时空特征向量时间序列的当前时刻实际值与当前时刻的预测值的差值的绝对值大于预设阈值，则判定该事件社区为异常事件社区； 获取异常事件社区包含的事件的属性数据，事件的属性数据包括事件类型和事件等级； 根据异常事件社区中事件的空间特征，确定异常事件社区的地理分布范围； 根据事件的属性数据以及事件社区的权重值，确定异常事件的影响程度；根据异常事件的地理分布范围和影响程度，生成异常事件预警信息。

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