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申请/专利权人：新疆大学;同济大学;交通运输部公路科学研究所
摘要：本发明提供了一种非预知交通事件发生下的高速公路多尺度交通态势推演方法，所述方法利用高速公路路侧单元和收费站所记录的车辆在非预知交通事件发生下的状态信息，通过信息耦合获取多尺度的交通参数数据；基于传染病模型构建非预知交通事件发生下的高速公路交通态势传播模型，以准确描述网络中交通行为的传播特征；并基于交通参数数据、交通行为传播特征和高速公路交通节点划分，利用超图卷积神经网络对多尺度的交通参数数据的时空关联性进行建模，实现对高速公路节点级的交通态势推演。本发明可填补高速公路对非预知交通事件实时感知的不足，为管理部门提供准确的交通态势演变信息，协助其快速制定合理的交通管控和应急救援措施。
主权项：1.一种非预知交通事件发生下的高速公路多尺度交通态势推演方法，其特征在于，包括下述步骤：S1.利用高速公路中布设的路侧单元和收费站的检测设备记录六类非预知交通事件发生下的车辆状态信息；S2.通过信息耦合获取多尺度交通参数数据；S3.根据非预知交通事件发生下的多尺度交通参数数据，解析该数据在每类非预知交通事件中的映射关系；S4.基于传染病模型构建非预知交通事件发生下的高速公路交通态势传播模型，以准确描述高速公路网络中交通行为的传播特征；S5.基于多尺度交通参数数据、非预知交通事件下的交通行为传播特征和高速公路交通节点划分，利用超图卷积神经网络对多尺度交通参数数据的时空关联性进行建模，实现对高速公路节点级的交通态势推演。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 新疆大学 同济大学 交通运输部公路科学研究所 一种非预知交通事件发生下的高速公路多尺度交通态势推演方法
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