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龙图腾网获悉无锡太湖学院申请的专利一种基于AI的多模态交通流量预测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：CN117437774B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202311280054.3，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于AI的多模态交通流量预测系统是由王荣秀设计研发完成，并于2023-10-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的多模态交通流量预测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及交通流量预测技术领域，具体涉及一种基于AI的多模态交通流量预测系统，包括数据收集模块、数据预处理模块、数据分析与特征提取模块、AI预测模型模块、实时事件响应模块、预测结果分析模块以及交通控制模块；其中，数据收集模块：用于收集多模态交通数据，该多模态交通数据包括车流量、人流量、公交流量、交通信号状态和天气情况；数据预处理模块：接收来自数据收集模块的原始数据，并进行清洗、标准化和整合，并生成一个数据质量报告，并将其传递给实时事件响应模块。本发明，通过实时分析多模态交通数据并自适应调整控制策略，基于AI的预测系统有效提高了城市交通效率，增强了居民出行体验，并有助于减少环境污染。

本发明授权一种基于AI的多模态交通流量预测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的多模态交通流量预测系统，其特征在于，包括数据收集模块、数据预处理模块、数据分析与特征提取模块、AI预测模型模块、实时事件响应模块、预测结果分析模块以及交通控制模块；其中， 数据收集模块：用于收集多模态交通数据，该多模态交通数据包括车流量、人流量、公交流量、交通信号状态和天气情况； 数据预处理模块：接收来自数据收集模块的原始数据，并进行清洗、标准化和整合，并生成一个数据质量报告，并将其传递给实时事件响应模块； 数据分析与特征提取模块：从数据预处理模块接收处理后的数据，并进行数据分析以提取关键特征； AI预测模型模块：接收来自数据分析与特征提取模块的关键特征，并基于预训练的AI模型进行交通流量预测； 实时事件响应模块：接收数据质量报告和关键特征，以实时识别能影响预测准确性的因素，从而调整AI预测模型模块的参数； 预测结果分析模块：接收AI预测模型模块的预测结果，并进行结果解析和优化； 交通控制模块：接收预测结果分析模块的的预测结果，并据此调整交通控制措施； 所述数据分析与特征提取模块具体包括： 时间序列分析单元：对接收到的车流量、人流量和公交流量数据进行时间序列分析，以识别出交通流量的周期性、趋势性以及潜在的季节性影响； 关联分析单元：分析交通信号状态、车流量、人流量和公交流量之间的相互关系； 环境因素分析单元：结合天气情况数据，分析其与交通流量之间的关系，具体的，雨天或雪天对车流量和人流量产生的影响； 特征提取单元：自动提取关键的特征向量，具体为交通高峰时间、主要交通瓶颈路段、天气对交通的影响指数，该特征提取单元还能够根据分析结果自动选择和优化特征，以供AI预测模型使用； 所述实时事件响应模块包括数据质量监测单元、特征偏差识别单元、影响因素分析单元以及参数调整推荐单元；其中， 数据质量监测单元：用于接收并读取来自数据预处理模块的数据质量报告，通过设定的阈值为缺失数据不超过2%、异常数据不超过1%进行监测，确保数据完整性和一致性； 特征偏差识别单元：比对接收的关键特征与历史平均特征值，当任意关键特征与历史平均值偏离超过10%，即触发偏差警报； 影响因素分析单元：结合数据质量监测单元和特征偏差识别单元的结果，利用预设的逻辑规则，具体为，当数据缺失超过2%且特征偏离超过10%时，则判断为高风险； 参数调整推荐单元：当识别为高风险时，该参数调整推荐单元会自动调整模型权重； 所述交通控制模块具体包括： 结果接收单元：接收预测结果，该预测结果包括各路段未来的车流量、人流量、公交流量和交通信号状态； 控制策略生成单元：基于接收的预测结果算每个路段的交通压力值，具体公式表示为： ， 其中，是第个路段的交通压力值，、和分别是第个路段的车流量、人流量和公交流量预测值，而、和是各流量类型的权重，已预设为固定值； 交通信号调整单元：当某路段的超过预设的上限值1000单位压力值时，该交通信号调整单元会自动调整该路段的交通信号。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人无锡太湖学院，其通讯地址为：214000 江苏省无锡市滨湖区钱荣路68号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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