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龍圖騰網獲悉東北師范大學申請的專利融合多源異構大數據的交通擁堵智能可視分析與預警方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116628074B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310593120.6，技術領域涉及：G06F16/26；該發明授權融合多源異構大數據的交通擁堵智能可視分析與預警方法是由張慧杰;董家鷺;崔美琪;白靜涵設計研發完成，并于2023-05-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本融合多源異構大數據的交通擁堵智能可視分析與預警方法在說明書摘要公布了：本發明涉及融合多源異構大數據的交通擁堵智能可視分析與預警方法，屬于電數字數據處理技術領域，考慮了多因素對道路速度的影響，采用多源異構信息融合的技術將各道路速度影響因素進行向量化表示，提出一種融合多源影響因素的道路速度預測模型，同時引入速度性能指數的概念來劃分城市交通狀態并提取擁堵路段。對道路速度預測模型提供實例層級的解釋，挖掘道路擁堵的關鍵因素。整合以上所述方法，設計并實現的可視分析系統包含若干聯動的視圖和新穎的可視化設計，感知交通擁堵在空間上的依賴關系和時間的演變規律，并能快速識別擁堵原因，幫助領域專家盡早地進行干預，制定合理的道路規劃，避免發生不必要的交通擁堵。

本發明授權融合多源異構大數據的交通擁堵智能可視分析與預警方法在權利要求書中公布了：1.融合多源異構大數據的交通擁堵智能可視分析與預警方法，其特征在于，包括下述步驟： S1、考慮道路速度的多源影響因素，采用多源異構信息融合的技術將各道路速度影響因素進行向量化表示，從多源影響因素角度提出一種融合多源時空數據的道路速度預測模型，感知城市交通狀況，提取擁堵路段并發現擁堵時空變化規律，輔助決策者及時采取干預措施緩解交通擁堵狀況； S2、通過XGBoost模型對影響因素和道路速度間響應關系進行建模，同時提出多源影響因素到特征因子的映射方法，探索路網結構、天氣、空氣質量及節假日特征因子對道路速度的非線性影響，并挖掘道路特征因子與其對應特征重要性間的內在關系； S3、提出基于可解釋性機器學習的交通擁堵影響因素可視分析框架；設計時序視圖和空間分布視圖用以發現道路擁堵在時空的變化，設計并實現多層級交通擁堵影響因素可視分析系統，幫助決策者挖掘并感知擁堵潛在的影響因素； 步驟2包括以下子步驟： S21、交通狀態劃分；道路速度是衡量交通狀態最常見的指標；引入道路速度性能指數作為交通狀態評價指標，將通過機器學習得到的預測速度進行交通狀態劃分，從而提取擁堵道路進行影響因素分析；交通狀態劃分是當前時刻道路速度與最大允許速度之間進行對比；計算方法如下式所示； 其中，Rv代表速度性能指數，Rv∈[0,100]；選取每條道路上各時間片中最大的速度作為最大行駛速度Vmax；各時間片上的道路速度作為平均旅行速度v；計算每條道路上的每個時間片的速度性能指數，并根據指數劃分判斷道路擁堵情況； S22、道路速度影響因素量化分析方法；采用可解釋的機器學習框架來研究道路屬性、天氣、空氣質量及節假日特征因子對道路速度的非線性影響，并量化特征因子的影響程度，幫助用戶分析道路擁堵影響因素； S23、道路速度影響因素相似性挖掘；利用降維技術將77維道路特征重要性投影到二維空間，散點之間距離越近表明相應道路的特征重要性值越相似； 步驟S22具體如下： 道路速度歸因方法基于SHAP方法來對XGBoost模型的輸出進行特征重要性量化，從而針對影響因素進行解釋；SHAP是基于合作博弈理論和局部解釋的思想，根據每個輸入特征的邊際貢獻估算他們對預測結果的貢獻程度，從而對每個實例進行解釋；輸入為77維道路特征向量以及訓練后的道路速度預測模型，根據基于SHAP的特征重要性量化方法，最終得到針對每個實例特征的局部解釋，再通過resultMap映射關系，將劃分到一個子空間的特征解釋累加，得到每個特征因子的解釋； SHAP的全局歸因分析是通過計算平均的方式對整體道路影響因素解釋后進行因果分析；在局部解釋過程中，每個單獨實例會生成一組Shapley值，將數據集中所有實例進行合并構建一個解釋矩陣；矩陣的每一行代表一個實例；每一列代表每個特征的貢獻度；為進行全局解釋，探索特征整體對模型預測結果的貢獻度，將每一個特征的Shapley值絕對值的平均值為作為相應特征的重要性度量標準，值越大，表明該特征越重要，對預測結果的影響程度越大。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人東北師范大學，其通訊地址為：130000 吉林省長春市人民大街5268號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。