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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于改进型C-SPSA的大规模路网交通分配模型参数标定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：CN115935820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202211597956.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于改进型C-SPSA的大规模路网交通分配模型参数标定方法是由李大韦;叶正浩;刘一平;范甬辰;宋玉晨;张桐设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进型C-SPSA的大规模路网交通分配模型参数标定方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进型C‑SPSA的大规模路网交通分配模型参数优化方法，方法包括：获取路段的属性以及OD的属性；按照路段车道数分类路段广义出行费用函数参数，使用K‑means聚类方法挑选指定数量个特征差异最大的簇分类路径选择模型参数；根据手机信令数据挖掘大规模路网下的旅客出行行为，估计不同簇的路径选择模型参数；获取训练集，训练机器学习模型代替交通分配模型；使用改进型的聚类同时扰动随机逼近算法C‑SPSA拟合得到新的参数组合，保证交通分配的精度。

本发明授权一种基于改进型C-SPSA的大规模路网交通分配模型参数标定方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进型C‑SPSA的大规模路网交通分配模型参数标定方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： S1，获取路段的属性以及起讫点的属性； S2，基于大规模路网特征、路段属性和起讫点属性，建立路径费用函数和路径选择模型； S3，基于路段车道数，起讫点之间的距离和交通出行需求，分类路段广义出行费用函数参数和路径选择模型参数； S4，基于路径选择模型分类结果，应用手机信令估计不同簇的路径选择模型参数初始值和取值范围； S5，建立交通分配模型，根据输入参数和模型分配的目标函数值，训练机器学习模型； S6，结合机器学习模型，使用基于改进的C‑SPSA标定路段广义出行费用函数参数和路径选择模型参数进行标定； S2所述路径费用由路段费用迭加而得，其函数形式为： 其中，为OD对rs间路径k的广义出行费用；ca为路段的广义出行费用；δak为路段路径关联关系，若路段a在路径k上为1，否则为0； 路段的广义出行费用由路段的阻抗和通行费用组成，路段的阻抗统一以BPR函数表示： 其中，ta为路段a的自由流通行时间，单位为min；va为路段a上所分配到的交通量，单位为pcuh；Ca为路段a的通行能力，单位为pcuh；α和β是BPR函数中的阻滞系数，la为路段a的长度，单位为km，ρ为单位长度通行成本，单位为元km；η为货币费用时间折算系数，在路段的广义出行费用中，α、β和ρ为待标定参数； 路径选择模型的模型表达式为： 式中，Pk为选择路径k的概率；Ck为路径k的费用；Krs为OD对rs上的路径集合；μ1和μ2是路径选择模型中的待标定参数，Sk为修正项： 式中，la为路段a的长度；Lk为路径k的长度；Γk为路径k的路段集合；若路段a在路径j上，则δaj＝1，否则为0；Cn为路径集合；LCn为Cn上的最短路径长度； S3中将路段广义出行费用函数和路径选择模型的参数进行分类，路段广义出行费用函数根据路段的车道数使用不同的α、β和ρ计算；路径选择模型使用K‑means聚类方法按照起讫点之间的距离和交通出行需求，将所有OD对分成指定数量的簇，计算不同簇内OD之间的路径选择概率时使用不同的μ1和μ2。

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