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龙图腾网获悉交通运输部规划研究院申请的专利一种基于多源数据融合的交通出行特征挖掘系统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：CN121637035B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610071642.3，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于多源数据融合的交通出行特征挖掘系统是由刘奕;马俊;刘梦涵;杨逸琳;李娜;刘桐;马伯昌;赵京;乌兰娜仁设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据融合的交通出行特征挖掘系统在说明书摘要公布了：本发明涉及大数据挖掘与数据处理技术领域，具体公开了一种基于多源数据融合的交通出行特征挖掘系统，该系统通过构建数据融合‑特征挖掘‑虚拟仿真验证‑策略优化的闭环反馈架构，实现交通出行特征的动态提取、高保真虚拟仿真环境下的效果验证、模型参数的自适应校准以及管理策略的自动生成。本发明通过构建可与真实交通系统交互的虚拟孪生环境，显著提升所挖掘特征的准确性、时效性及其对实际交通管理的决策支持价值。

本发明授权一种基于多源数据融合的交通出行特征挖掘系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合的交通出行特征挖掘系统，其特征在于，包括： 数据融合模块，用于接入并处理来自多个异构数据源的实时与历史交通数据； 特征挖掘模块，连接至所述数据融合模块，用于基于融合后的多源数据提取多维度的交通出行特征； 虚拟仿真验证模块，连接至所述特征挖掘模块，用于构建并运行一个高保真的虚拟微观交通仿真环境，形成一个交通系统的数字孪生体，对提取的出行特征进行效果验证； 策略优化模块，连接至所述虚拟仿真验证模块，用于基于验证结果生成对交通管理策略的优化建议，并反向驱动特征模型的校准； 闭环控制模块，分别与所述数据融合模块、所述特征挖掘模块、所述虚拟仿真验证模块及所述策略优化模块相连接，用于协调各模块的执行时序与数据流向，实现系统在真实数据与虚拟微观交通仿真环境之间的闭环运行与持续交互； 所述特征挖掘模块包括模式识别子模块、热点分析子模块与需求预测子模块； 所述模式识别子模块采用基于密度的聚类算法，对预处理后的个体出行轨迹数据进行时空聚类分析，以识别出典型出行模式，并计算每种模式的时空分布中心、覆盖范围及发生频率； 所述热点分析子模块基于路网中各路段在特定时间段内的交通流量、速度及密度数据，应用核密度估计算法，动态识别交通拥堵热点区域、事故高发区域以及出行需求旺盛区域，并计算各热点的强度指数与时空演化趋势； 所述需求预测子模块构建融合了长短期记忆网络与注意力机制的深度学习模型，该模型以历史出行需求序列、实时交通状态、天气信息及节假日因子作为输入，输出未来1小时至24小时内不同交通分区之间的出行需求矩阵； 所述虚拟仿真验证模块包括虚拟仿真建模子模块、特征注入子模块与效果评估子模块；所述虚拟仿真建模子模块依据实际城市路网结构、交通信号控制方案及驾驶员行为参数，构建一个高保真的虚拟微观交通仿真模型，作为真实交通系统的数字孪生环境； 所述特征注入子模块将所述特征挖掘模块输出的出行模式分布、需求热点及预测需求矩阵，作为虚拟微观交通仿真模型的输入参数与初始条件，动态加载到虚拟微观交通仿真环境中； 所述效果评估子模块在仿真运行过程中，实时采集仿真系统产生的交通流数据，并将这些仿真指标与通过所述数据融合模块获取的对应时间段、对应路段的实际观测交通指标进行对比分析，计算两者之间的均方根误差、平均绝对百分比误差及皮尔逊相关系数，以量化评估所提取特征在虚拟微观交通仿真环境中的还原度与有效性； 所述策略优化模块包括策略生成子模块与模型校准子模块； 所述策略生成子模块接收所述效果评估子模块输出的误差分析报告，当区域的仿真指标与实际观测指标偏差超过预设阈值时，基于预设的优化目标函数，自动生成针对该区域的交通信号配时调整方案、可变车道控制方案或路径诱导建议方案； 所述模型校准子模块根据虚拟仿真验证结果，对所述特征挖掘模块内部的模型参数进行动态调整，具体将仿真指标与实际观测指标的差异作为损失函数的一部分，通过反向传播算法，微调所述需求预测子模块中深度学习网络的权重参数，或调整所述模式识别子模块中聚类算法的距离阈值。

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