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龙图腾网获悉苏州申亿通智慧运营管理有限公司申请的专利一种城市区域隧道网动态协同调度方法及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：CN120833068B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511333619.9，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种城市区域隧道网动态协同调度方法及系统是由陈伟;袁媛;赵凯岩;章燕;陆鹏;江浩;吴易能设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种城市区域隧道网动态协同调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种城市区域隧道网动态协同调度方法及系统，属于隧道网智能管理技术领域，方法包括环境感知建模、多维预测评估、动态协同调度和策略执行优化。本发明采用时空图多维预测方法进行多维预测评估，对隧道网中交通运行、空气环境、设备状态和应急通道条件的统一建模与短时预测，能够提前识别潜在的拥堵点、污染热点和高风险区域，提升了风险识别效率和精准性；采用多目标优化隧道网智能调度方法进行动态协同调度，实现了交通流畅性、空气质量与能耗的综合平衡，并在满足安全约束的前提下，通过分层优化和应急优先策略，提升了调度策略的可执行性和应急响应的及时性。

本发明授权一种城市区域隧道网动态协同调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种城市区域隧道网动态协同调度方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：环境感知建模，用于对城市区域隧道网进行感知建模，得到隧道多关系时空图； 步骤S2：多维预测评估，用于预测节点状态并评估节点风险，具体为依据隧道多关系时空图，采用时空图多维预测方法进行多维预测评估，得到多维隧道状态预测张量，包括以下步骤：步骤S21：节点特征编码；步骤S22：短时状态预测；步骤S23：综合风险评估；步骤S24： 预测张量整合； 在步骤S21中，所述节点特征编码，具体为先对每个节点属性进行标准化处理，得到节点特征向量，之后通过构建异构图注意力网络对隧道多关系时空图节点及其邻居进行编码，得到节点高维特征向量； 所述构建异构图注意力网络具体为通过输入层接收隧道多关系时空图，设置两层异构图注意力层，每层的多头注意力机制针对不同类型邻居节点单独计算注意力系数，再将每个节点通过邻居加权聚合，生成节点高维特征向量； 在步骤S22中，所述短时状态预测，具体为依据节点高维特征向量和隧道多关系时空图，通过标准时空图卷积网络进行空间卷积，捕捉节点间的空间依赖关系，得到节点卷积特征矩阵；通过门控循环单元对节点卷积特征矩阵进行时序建模，得到节点初始预测状态矩阵，再引入多模态耦合修正机制，对节点初始预测状态矩阵进行加权修正，生成节点短时预测状态矩阵； 在步骤S23中，所述综合风险评估，具体为依据节点短时预测状态矩阵，对每个节点进行风险评分，再针对不同节点类型进行加权融合，生成节点综合风险值，并依据风险阈值对节点综合风险值进行划分，得到节点风险等级标签，所述节点风险等级标签包括正常、警戒和紧急； 在步骤S24中，所述预测张量整合，具体为依据节点短时预测状态矩阵、节点综合风险值和节点风险等级标签，对每个节点构建多维隧道状态预测向量，之后将所有节点的多维隧道状态预测向量堆叠生成多维隧道状态预测张量； 步骤S3：动态协同调度，具体为依据隧道多关系时空图和多维隧道状态预测张量，采用多目标优化隧道网智能调度方法进行动态协同调度，得到最佳隧道网调度策略，包括以下步骤：步骤S31：多目标优化建模；步骤S32：分层策略求解；步骤S33：安全应急调整； 在步骤S31中，所述多目标优化建模，具体为依据所述多维隧道状态预测张量和隧道多关系时空图，结合设备物理约束和应急通道承载能力，构建包含交通流畅性、空气质量、设备能耗和风险控制的多目标优化函数； 在步骤S32中，所述分层策略求解，具体为依据节点风险等级标签，进行分层优化求解，得到分层优化调度动作集合； 所述分层优化求解，具体指对正常节点采用滚动预测控制方法、对警戒节点采用分布式多智能体强化学习方法； 状态空间为所述节点短时预测状态矩阵，动作空间为车速引导、风机转速调节和阀门开度调节，奖励函数为所述多目标优化函数，每个智能体在局部状态下独立决策，并通过中央价值网络进行协同训练，以实现交通流畅性、空气质量和设备能耗的多目标平衡，得到警戒节点的调度动作； 在步骤S33中，所述安全应急调整，具体为构建应急策略库，并在检测到紧急风险等级时调用应急策略库进行调整，得到应急调度动作集合，通过将所述分层优化调度动作集合和所述应急调度动作集合进行集成，在集成过程中，应急调度动作集合优先覆盖分层优化调度动作集合，得到最佳隧道网调度策略； 步骤S4：策略执行优化，得到调度动作信号。

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