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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出行链动态演变的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：CN121528001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610045226.6，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于出行链动态演变的交通流量预测系统是由刘奕;刘桐;马俊;赵京;刘梦涵;李娜;杨逸琳;乌兰娜仁设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于出行链动态演变的交通流量预测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能交通技术领域，具体公开了基于出行链动态演变的交通流量预测系统。该系统包括依次连接的出行链实时感知与重构模块、出行决策行为动态推演模块、群体出行需求演化计算模块和宏观交通流动态预测模块。通过实时感知并重构个体出行链，动态推演个体行为，基于智能体仿真聚合群体需求，并驱动宏观模型进行预测。该系统构建了从微观个体行为实时感知到宏观路网流量动态预测的完整技术闭环。该系统通过出行决策行为动态推演模块与群体出行需求演化计算模块的协同，实现了对突发情境下群体出行行为涌现效应的精细模拟。

本发明授权基于出行链动态演变的交通流量预测系统在权利要求书中公布了：1.基于出行链动态演变的交通流量预测系统，其特征在于，包括： 出行链实时感知与重构模块，用于持续接入多源异构的实时交通数据流，并基于此对区域内活跃出行个体的出行链进行分钟级的动态识别与状态更新； 出行决策行为动态推演模块，用于接收由出行链实时感知与重构模块输出的动态出行链状态，并基于预设的微观行为规则库与实时网络状态，对每个出行个体在下一决策点的可能行为进行并行推演； 群体出行需求演化计算模块，用于接收由出行决策行为动态推演模块输出的所有个体行为推演结果，通过基于智能体的仿真框架进行聚合与交互计算，生成未来时段内全路网的动态出行需求分布； 宏观交通流动态预测模块，用于接收由群体出行需求演化计算模块输出的动态出行需求分布，并将其作为输入边界条件，驱动宏观交通流仿真模型运行，最终输出未来特定时段内各路段与交叉口的精细化交通流量与状态预测结果； 所述出行链实时感知与重构模块包括数据融合子模块、链式识别子模块和状态更新子模块； 所述数据融合子模块，用于并行接入来自交通卡口摄像头的车辆身份识别数据、来自移动通信基站的手机信令定位数据、来自浮动车的轨迹点数据以及来自交通事件检测系统的事故与管制信息数据； 该数据融合子模块内置统一时空基准对齐算法与多源数据置信度加权融合算法，以生成高可靠性的个体时空轨迹序列； 所述链式识别子模块，用于接收由数据融合子模块生成的个体时空轨迹序列，并应用基于隐马尔可夫模型的出行目的与活动类型识别算法，将连续的轨迹点序列分割并标注为出行与停留两类状态，进而将一次完整的出行停留出行序列构建为一条初始出行链； 每条出行链包含链标识、个体标识、活动序列、各活动预计结束时间以及当前活动状态； 所述状态更新子模块，用于以1分钟为周期，对每条活跃出行链的当前状态进行监测与更新； 当检测到个体的实时轨迹偏离其预设路径超过阈值距离，或其实时停留时长与预计结束时间偏差超过阈值比例，或接收到影响其当前活动的外部事件信息时，该状态更新子模块立即触发对该出行链的重构，更新其后续活动序列与时间估计，并将更新后的出行链状态标记为已演变后输出； 所述出行决策行为动态推演模块包括规则引擎子模块、网络状态接口子模块和并行推演子模块； 所述规则引擎子模块，内置结构化的微观出行行为规则库，该微观出行行为规则库定义了在不同触发条件下个体可能采取的行为选项及其选择概率； 规则条件包括当前活动类型、时间紧迫度、实时路况信息、个体历史偏好模式； 行为选项包括继续原计划、变更路径、取消下一活动、调整活动顺序、切换出行模式； 所述网络状态接口子模块，用于实时获取全路网的交通状态指数、路段旅行时间、信号灯配时方案以及事件影响范围图，并将其转化为可供规则引擎子模块调用的标准化输入参数； 所述并行推演子模块，用于为每一条标记为已演变或临近决策点的出行链创建独立的推演实例； 每个实例加载对应的个体属性与当前链状态，结合由网络状态接口子模块提供的实时参数，驱动规则引擎子模块进行逻辑判断，计算得出该个体在下一个决策点最可能采取的行为及其概率，输出为结构化的行为推演指令； 所述群体出行需求演化计算模块采用基于智能体的仿真框架，该仿真框架包括智能体封装单元、环境建模单元和交互计算单元； 所述智能体封装单元，用于将每一条出行链及其对应的动态推演指令封装为具有自主决策能力的出行智能体； 每个智能体拥有位置、目的地、出行模式、路径选择策略及行为规则属性； 所述环境建模单元，用于构建数字孪生路网环境，该数字孪生路网环境包含路网拓扑结构、路段通行能力、信号控制逻辑以及由宏观交通流动态预测模块反馈的当前交通负载状况； 所述交互计算单元，用于在设定的仿真时间步长内，并行执行所有出行智能体的决策与移动；智能体根据其推演指令在环境中行动，其路径选择会受到实时路况及其他智能体决策的相互影响，通过迭代计算模拟个体间的博弈与协作； 该交互计算单元最终统计每个仿真步长内，所有出行智能体在路网各路段上产生的出行起讫点矩阵与路径流量，聚合生成未来时段内动态变化的出行需求分布； 所述宏观交通流动态预测模块包括模型耦合接口子模块、宏观仿真子模块和结果输出子模块； 所述模型耦合接口子模块，用于接收群体出行需求演化计算模块输出的动态出行需求分布数据，并将其按时间片转换为宏观交通流仿真模型所需的输入文件格式，确保需求数据与仿真时间窗精确对齐； 所述宏观仿真子模块，采用动态交通分配模型或元胞传输模型作为核心仿真引擎； 该核心仿真引擎以当前时刻的实际交通流状态为初始条件，以动态出行需求分布为输入，模拟车辆在路网中的汇聚、消散与排队过程，计算未来5分钟至2小时内每个仿真周期各路段的车流量、密度、速度及交叉口延误； 所述结果输出子模块，用于对宏观仿真子模块输出的原始结果进行后处理，包括数据平滑、异常值修正及可视化封装，最终生成按路段与时间间隔细分的交通流量预测报表、状态等级图及拥堵预警信息。

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