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龙图腾网获悉交通运输部规划研究院申请的专利基于数据驱动的公路交通运行状态评价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：CN120806754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511309029.2，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于数据驱动的公路交通运行状态评价方法及系统是由饶宗皓;耿庆桥;王宇;崔姝;黄谦;王佳丽;丽萌;王万锦;高建华;毕烨;祁隆骞设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据驱动的公路交通运行状态评价方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于数据驱动的公路交通运行状态评价方法及系统，包括计算公路评价指标并进行多层级划分获得公路评价指标等级，进行动态增量学习获得第一指标权重，进行模糊调整获得第二指标权重并构建模糊一致矩阵，建立可拓物元，对所述公路评价指标进行深度学习确定经典域和节域，计算待评价公路可拓物元的经典域距和节域距，计算公路评价指标与公路评价指标等级的评价关联度，根据所述模糊一致矩阵确定待评价公路的权重向量，根据所述权重向量和所述评价关联度进行可拓评价获得公路交通运行状态评价等级。该方法不仅可以提高公路交通运行状态评价的效率和准确性，同时具有较好的可解释性，可以直接应用于公路交通运行状态评价系统中。

本发明授权基于数据驱动的公路交通运行状态评价方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于数据驱动的公路交通运行状态评价方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采用决策树划分公路交通运行数据并计算公路评价指标，对所述公路评价指标进行多层级划分获得公路评价指标等级；所述公路评价指标包括流量类评价指标、速度类评价指标和密度类评价指标； S2、对所述公路评价指标进行动态增量学习获得第一指标权重，对所述第一指标权重进行模糊调整获得第二指标权重，根据所述第二指标权重构建模糊一致矩阵； S3、根据所述公路评价指标等级和所述公路评价指标建立可拓物元，对所述公路评价指标进行深度学习确定经典域和节域，计算待评价公路可拓物元的经典域距和节域距，根据所述经典域距和所述节域距计算公路评价指标与公路评价指标等级的评价关联度； S4、根据所述模糊一致矩阵确定待评价公路的权重向量，根据所述权重向量和所述评价关联度进行可拓评价获得公路交通运行状态评价等级； 所述获得第一指标权重的方法，包括： 采用熵权法处理历史公路评价指标获得初始权重，根据时刻交通数据样本构建特征矩阵，为特征矩阵集合，为样本数量，为数据维度；所述数据维度包括车辆类型、公路评价指标、空间位置和时间戳； 计算当前数据样本与历史样本参考分布的Wasserstein距离，表达式为： 其中为时间时刻的Wasserstein距离，为历史参考数据样本，为所有可能的联合分布的集合，为当前数据的特征映射函数，为联合分布下特征映射与欧氏距离平方的期望，为空间特征权重矩阵，为时间权重矩阵，为将空间坐标编码为字符串，为时间戳； 进行漂移判定：当时触发权重更新，其中为动态阈值，取历史差异的90%分位数，为噪声容差； 通过双通道学习机制更新初始权重获得第一权重；所述双通道学习机制包括短期增量调整和长期增量调整，表达式为： 其中为公路评价指标在时刻更新的第一指标权重，为公路评价指标的初始权重，为短期权重，为时刻短期调整量，为长期权重，为公路评价指标在时刻长期调整量，为学习率，为符号函数，时取1、时取-1、时取0，为时刻交叉熵损失函数关于权重的梯度向量，为平滑因子，为公路评价指标与状态的时变互信息，为上一时刻公路评价指标的第一指标权重； 所述构建模糊一致矩阵的方法，包括： 根据径向基-高斯混合模糊核算法计算第一指标权重间的核函数，通过核函数映射调整第一指标权重获得第二指标权重，表达式为： 其中为公路评价指标在时刻更新的第二指标权重，为调整强度，为公路评价指标数量，为公路评价指标和的径向基-高斯混合模糊核函数，为时空调节因子，为权重相似度敏感系数，为高斯成分数，为成分权重，为多变量高斯分布，为高斯成分的均值，为协方差矩阵； 根据第二指标权重构建模糊一致矩阵，表达式为： 其中为模糊一致矩阵元素，、为第二指标权重中最大的两个第二指标权重。

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