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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种参数自适应的高速公路车头时距分布估计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：CN119028120B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202410883717.9，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种参数自适应的高速公路车头时距分布估计方法是由赵敏;孙棣华;潘妍睿设计研发完成，并于2024-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种参数自适应的高速公路车头时距分布估计方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能交通领域，公开了一种参数自适应的高速公路车头时距分布估计方法，包括：S1.基于高速公路目标截面的雷视融合轨迹数据，提取通过目标截面不同车道车辆的车头时距数据；S2.使用三参数burr分布模型，对目标截面的车头时距数据进行拟合，并使用极大似然估计法计算三参数burr分布模型的参数；S3.建立具有参数自适应能力的车头时距三参数burr分布模型。本发明能构建一种灵活适用于高速公路不同时段、路段条件下的参数自适应车头时距分布模型，使得模型能使用少量交通流参数准确刻画出高速公路不同条件下车头时距的分布特征。

本发明授权一种参数自适应的高速公路车头时距分布估计方法在权利要求书中公布了：1.一种参数自适应的高速公路车头时距分布估计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.基于高速公路目标截面的雷视融合轨迹数据，提取通过目标截面不同车道车辆的车头时距数据； S2.使用三参数burr分布模型，对目标截面的车头时距数据进行拟合，并使用极大似然估计法计算三参数burr分布模型的参数； S2.1使用三参数burr分布模型，对采集截面的车头时距数据进行拟合； 所述三参数burr分布模型的概率密度函数表示如下： 式中，x≥0,a≥0,c≥0,k≥0，三个参数用于控制分布形状、位置和尺度；c,k为形状参数，a为尺度参数； S2.2利用极大似然估计法计算三参数burr分布模型的参数； S3.建立具有参数自适应能力的车头时距三参数burr分布模型； S31.基于雷视融合轨迹数据提取出以30min为检测周期的交通流特征变量； 所述交通流特征变量包括交通流量、平均速度、占有率、大型车渗透率和平均车辆长度； S32.使用随机森林模型评估上述五个交通流特征变量对三参数burr分布的影响； S33.计算每个交通流特征变量的重要性指数； S34.选取出对模型影响最显著的三个特征参数构建参数自适应的分布模型； S35.通过MLP模型建立车头时距三参数burr分布模型参数与所选交通流特征变量的自适应关系，使得三参数burr分布模型参数能够根据交通流量f、占有率O以及大型车渗透率P的变化而自动调整，以拟合实际车头时距分布。

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