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龙图腾网获悉东南大学申请的专利考虑驾驶行为异质性和参数相关性的道路交通流速度预测方法与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：CN118470958B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202410497878.4，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权考虑驾驶行为异质性和参数相关性的道路交通流速度预测方法与系统是由柏璐;许必承;蒋璇;俞灏;梁启宇;胡海如设计研发完成，并于2024-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑驾驶行为异质性和参数相关性的道路交通流速度预测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑驾驶行为异质性和参数相关性的道路交通流速度预测方法与系统，包括：采用交通流速度的方差代表驾驶员驾驶行为的异质性，用数理统计模型，建立交通流速度的方差与车流密度的定量关系；采用交通流模型建立交通流速度、速度方差和车流密度之间的定量化关系，构建考虑驾驶行为异质性的道路交通流速度预测模型；采用相关随机参数模型代表交通流参数的相关性，构建考虑交通流参数相关性的道路交通流速度预测模型；采用贝叶斯更新在同一模型框架内，同时对两阶段交通流模型所有参数进行标定，经过多次迭代更新能够同时使两个阶段的模型拟合优度最好。本发明能够更加精准地预测道路交通流速度，提高了道路交通状态预判的准确性。

本发明授权考虑驾驶行为异质性和参数相关性的道路交通流速度预测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种考虑驾驶行为异质性和参数相关性的道路交通流速度预测方法，其特征在于：包括以下步骤： 采用交通流速度的方差代表驾驶员驾驶行为的异质性，建立预设时间段内交通流速度的方差与车流密度k的关系函数，定义为gk|β1,…,βn，其中g.是关系函数，β1,…,βn是参数； 采用交通流模型建立交通流速度期望值μ和密度k之间关系，其关系模型为μ＝fk|ω1,ω2,λ1,…,λn+εhk,其中ω1是自由流速度uf，ω2是拥堵密度kj或者最佳密度ko，λ1…,λn是交通流模型的特征参数，εhk是跟密度相关的误差； 采用线形模型建立交通流速度观测值u和速度期望值μ之间关系，其关系模型为u＝μ+ε,其中ε是随机误差； 采用相关随机参数分布代表交通流参数的相关性，构建考虑交通流参数相关性的道路交通流速度预测模型，交通流速度和密度关系模型中两个参数ω1和ω2服从二元正态分布MVN2，其表达式为： 其中和是ω1,ω2的均值和方差，covω1,ω2是ω1,ω2的协方差；ω1,ω2的相关系数ρ的表达式为： 采用正态分布N代表交通流速度的误差，跟交通密度相关的误差εhk服从正态分布N0,gk|β1,…,βn，随机误差ε服从正态分布N0,σ2，其中σ2是ε的方差； 采用贝叶斯更新对模型进行参数估计； 使用两阶段交通流模型预测交通流速度，考虑车辆行驶速度异质性的道路交通流速度预测值表达式为： 其中是f在处的二阶偏导数。

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