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龙图腾网获悉河北交通投资集团有限公司;河北省交通规划设计研究院有限公司;东南大学申请的专利大规模城市网络多智能体交通仿真预测方法、系统及设备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：CN119416627B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202411442316.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权大规模城市网络多智能体交通仿真预测方法、系统及设备是由何勇海;雷伟;焦彦利;屠宇航;徐铖铖;韩明敏;李志斌;高静雅;王亚州;李昊设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本大规模城市网络多智能体交通仿真预测方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了大规模城市网络多智能体交通仿真预测方法，涉及交通仿真预测技术领域。本发明包括：构建多智能体城市网络模型；交通需求数据处理与分析；城市网络交通流分配；构建车辆驾驶模型；城市网络交通监测与反馈；仿真方案迭代。本发明通过接收出行需求处理出行需求数据，利用经典用户均衡模型为车辆智能体分配交通路径，车辆智能体根据跟驰模型与换道模型仿真模拟驾驶行为，根据路段智能体反馈的交通流宏观参数为车辆智能体选择路径提供数据支持，利用多智能体的仿真，提高了交通流的模拟精度和预测可靠性。

本发明授权大规模城市网络多智能体交通仿真预测方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.大规模城市网络多智能体交通仿真预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S10.构建多智能体城市网络模型：接收城市路网数据，根据路网数据建立路网拓扑图，并根据路网拓扑图划定仿真区域，预设置交通场景智能体、路段智能体、车辆智能体，建立各智能体的连接关系以及交互逻辑，同时生成大规模城市网络仿真区域的属性； S20.交通需求数据处理与分析：接收多源交通需求数据，并以此为输入，提取得到交通时空特征，采用GCN-LSTM-Attention分层耦合网络，由GCN捕捉空间特征，LSTM处理时间特征，并引入注意力机制强化模型对出行特征的识别能力，通过构建综合多种数据源和深度学习技术的神经网络模型，实现交通需求的准确预测和OD矩阵的生成； S30.城市网络交通流分配：根据交通需求数据，构建多目标用户均衡与系统优化结合的分配模型进行交通流分配，目标函数由改进的路段路阻函数积分与系统时间总和与目标权重共同耦合构成，同时将用户因服从诱导信息所新增的阻抗值引入约束条件，模拟交通诱导对交通流分布的作用影响； S40.构建车辆驾驶模型：结合车辆物理属性、车间距、道路状况建立实时动态更新参数的车辆跟驰模型与换道模型，用于实现车辆动态调整； S50.城市网络交通监测与反馈：根据交通状况，路段智能体对道路的交通参数进行计算并评估道路交通状况，并将路况反馈到车辆智能体的路径选择模型中，同时，针对路段流量超过能力阈值的情况，构建贝叶斯博弈论的路径选择模型，确定出行者的路径集合以及出行者的类型和对其他类型出行者的信念，基于旅行时间、拥堵因素计算路径选择的成本，重复计算收益并调整路径，直到系统达到贝叶斯纳什均衡； S60.仿真方案迭代，重复步骤S30-步骤S50，进行城市路网的交通仿真，获得仿真结果。

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河北交通投资集团有限公司;河北省交通规划设计研究院有限公司;东南大学，其通讯地址为：050000 河北省石家庄市桥西区新石北路52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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