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龙图腾网获悉福建省福舫科技集团有限公司申请的专利基于人工智能的智慧交通拥堵实时优化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：CN120510713B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511002053.1，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于人工智能的智慧交通拥堵实时优化方法是由涂强;向少传;艾良友;曾康慧;谢荣华;兰通;范睿;黄万权设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的智慧交通拥堵实时优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智慧交通技术领域，公开了基于人工智能的智慧交通拥堵实时优化方法。该方法先获取系统运行状态参量和动态调控参数，明确作用环境要素，结合应用场景特征与现存瓶颈信息制定核心优化参量；接着调度模型训练数据和算法设计数据，确定交通流调控拓扑，评测协同适配效应以明确参量优先级序；然后查询相关算法模拟构建优化原型，分析策略调控特性，计算效能预测当量值评测性能稳定度，确定调控节点要求、运行条件约束并分析适配兼容度；结合多方面因素筛选最佳优化算法，生成优化实现方案。该方法能提升交通拥堵优化的精准性与实时性，适配不同交通场景，有效缓解拥堵。

本发明授权基于人工智能的智慧交通拥堵实时优化方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的智慧交通拥堵实时优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取智慧交通系统的运行状态参量和动态调控参数，基于所述运行状态参量和所述动态调控参数，明确智慧交通系统在拥堵场景下的实时优化方法的作用环境要素，基于作用环境要素，分析所述优化方法的应用场景特征，收集所述交通拥堵的现存瓶颈信息，结合所述应用场景特征和所述现存瓶颈信息，制定所述实时优化方法的核心优化参量； 调度所述实时优化方法的模型训练数据和算法设计数据，分析所述模型训练数据所对应的智能决策表征，根据所述算法设计数据，确定所述实时优化方法的交通流调控拓扑，评测所述交通流调控拓扑与所述智能决策表征之间的协同适配效应，根据所述协同适配效应，确定所述核心优化参量的参量优先级序； 查询所述实时优化方法的核心优化算法和备选优化算法，结合所述核心优化算法和所述备选优化算法，对所述实时优化方法进行模拟构建，得到优化原型，收集所述优化原型的拥堵缓解精度数据和持续运行测试数据，基于所述拥堵缓解精度数据，分析所述优化原型的策略调控特性； 根据所述持续运行测试数据，计算所述优化原型的效能预测当量值，依据所述效能预测当量值，评测所述优化原型的性能稳定度，确定所述实时优化方法在智慧交通系统中的调控节点要求和运行条件约束，采集优化原型的适配性参数，结合所述调控节点要求、所述运行条件约束及所述适配性参数，分析所述优化原型在智慧交通系统中的适配兼容度； 结合所述策略调控特性、所述性能稳定度及所述适配兼容度，从所述核心优化算法和所述备选优化算法中筛选出最佳优化算法，基于所述核心优化参量、所述参量优先级序及所述最佳优化算法，生成所述实时优化方法的优化实现方案； 所述基于所述拥堵缓解精度数据，分析所述优化原型的策略调控特性，包括： 对所述拥堵缓解精度数据进行数据清洗处理，得到清洗精度数据； 分析提取所述清洗精度数据对应的精度时域特征和精度频域特征； 基于所述精度时域特征和所述精度频域特征，生成所述优化原型对应的策略特性描述符； 基于所述策略特性描述符，分析所述优化原型的策略调控特性。

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