一种基于CTM自适应优化与残差修正的隧道交通流预测方法

本发明公开了一种基于CTM自适应优化与残差修正的隧道交通流预测方法，包括如下步骤：构建多源感知融合模块，采用事件相机与RGB相机协同采集，通过神经辐射场动态标定与IMU辅助位姿估计，实现多模态数据时空对齐与高精度参数提取；构建增强型Cell Transmission Model(CTM)模块，通过引入非线性密度更新机制与参数动态优化策略，实现参数动态优化与交通状态预测；设计量子增强残差修正网络，通过量子注意力机制与Q‑LSTM实现误差建模；构建智能决策生成系统，通过贝叶斯优化生成交通状态图谱，基于多目标算法生成管控指令，形成闭环决策支持体系。本发明通过优化小目标检测、结构化数据生成、混合驱动建模与多尺度残差修正，提升隧道交通密度预测精度与拥堵传播模拟能力。