北京
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金融界2025年8月8日消息，国家知识产权局信息显示，中国路桥工程有限责任公司;东南大学申请一项名为“基于嵌入物理信息深度神经网络的交通流预测方法及系统”的专利，公开号CN120452198A，申请日期为2025年06月。
专利摘要显示，本发明提出了一种基于嵌入物理信息深度神经网络的交通流预测方法及系统，属于智能交通系统与深度学习交叉技术领域。该方法首先对城市高密度路网进行可变网格划分，并建立集成信号控制的物理模型以生成交通状态预测。接着构建物理信息神经网络，将历史检测数据与物理模型预测结果联合输入，并通过损失函数嵌入交通流守恒方程与车辆传递规则作为物理约束。利用加权损失优化网络参数，实现了符合交通流理论的短时密度、流量及拥堵传播预测。本发明解决了传统模型精度低和纯数据驱动方法物理一致性不足的问题，显著提升了城市复杂路网交通态势预测的精确性和可靠性。
本文源自：金融界
作者：情报员
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