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龙图腾网获悉西安银江智慧城市技术有限公司申请的专利一种车路协同管控的交通预测建模与在线仿真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：CN116227334B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202211685220.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种车路协同管控的交通预测建模与在线仿真方法是由金仲存;张美晶;郝美萍;王沿甲;侯益健;窦林涛设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车路协同管控的交通预测建模与在线仿真方法在说明书摘要公布了：本发明属于道路监测与仿真技术领域，尤其涉及一种车路协同管控的交通预测建模与在线仿真方法，针对当前技术数据更新不及时，模型准确率低导致出行效率低，投入成本高，无法对车流量及时监测和预测，仿真系统灵活性、开放性低，数据误差大等问题，现提出如下方案，包括如下步骤：S1：对交通进行测并建立模型；本发明的目的是通过采用交通预测模型和车路协同管控的在线仿真方法，对来往车辆及路况信息监测并预测，对道路信息及时更新，提高数据监测的实时性，提高运算结果的准确性，减小数据误差，模型描述准确，开放性分析交通，增强了模型应用的实用性和便捷性，仿真系统灵活性高、开放程度大。

本发明授权一种车路协同管控的交通预测建模与在线仿真方法在权利要求书中公布了：1.一种车路协同管控的交通预测建模与在线仿真方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对交通进行预测并建立模型； 所述S1中，对交通进行预测并建立模型，预测模型由输入层、隐藏层和输出层组成，输入特征进行分析并最终输出到LSTM中对交通流进行最后入层对高速公路交通流照片进行采样，操作流程预测，基于CNN-LSTM神经网络预测模型主要采用卷积层、池化层、全连接层以及LSTM，其中卷积层与池化层相对应，在池化层后将池化层的节点全部展开成特征的预测分析，进行建模预测时必须将空间和时间作为整体，LSTM作为对交通流预测的时间响应模型； S2：根据实际场景建立交通仿真场景，初始化交通仿真场景； 所述S2中，通过车路协同仿真的流程，包括如下的三个关键步骤：全时空交通信息提取技术、微观交通流仿真模型优化技术以及多交叉口信号灯协同控制技术，获取车辆位置信息，得到区域交通流量信息，对这些信息进行处理、分析，采用协同控制算法来实现单交叉口和干线信号的协同控制，减少车辆的出行时间和平均延误，每一个仿真步长都会产生一次仿真数据，仿真步长设置在33-50ms，仿真数据获取后，对数据进行转换，运用数学方法对城市道路交通系统的抽象创建仿真场景，根据调查的交通流数据和经验数据对仿真场景进行初始化，利用编程器自带的标准扩充代码，定义功能性接口函数，开始仿真时，系统会自动进入这个触发函数中，当有车辆从OD矩阵中驶出的时候，系统会进入函数中，通过TIMESTEP进入应用程序从而获取车辆信息，标准强制代码定义强制执行函数，通过前车的速度和本车的速度改写其内部默认的安全距离模型，获取信息标准代码定义获取信息的函数，通过这些函数互用可以获取仿真运行时的各种信息，通过获取信息标准代码函数来获取信号灯控制信息，设置信息标准代码，设置仿真路网中可以实时更新的信息，设置车辆速度信息函数，通过编写插件，集合代码获取的实时数据，对仿真场景数据进行设置； S3：根据插件提取路车辆信息以及信号信息； S4：根据实时数据模型计算出车辆速度、信号灯匹配时的最优解； S5：将得出的实时数据输入仿真软件； S6：对仿真产生的数据进行分析，验证算法可行性。

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