（1）多源异构交通数据融合与时空特征自主映射
构建交通空间智能体的感知神经网络，研发面向浮动车轨迹、卡口过车、手机信令等多源异构数据的时空编码与融合管理技术。基于SuperMap空间数据库实现交通态势要素的时空本体建模，运用流式计算框架构建动态知识图谱。开发基于增强现实的空间智能体可视化界面，实现交通流量、速度、密度等多维态势参数的时空自主映射与异常状态自识别。
（2）动态感知与协同决策的交通热点智能诊断
建立交通空间智能体的认知决策引擎，集成时空核密度估计、耦合模型等地理空间分析方法，实现交通拥堵热点的自发现与演化推演。构建融合5D交通维度的因果推理模型，通过多智能体强化学习揭示拥堵形成机理。开发面向典型场景的交通优化方案智能推荐系统，支持信号配时优化、潮汐车道调整等策略的仿真验证。
（3）基于深度学习的交通流自演化模拟与预测
设计交通空间智能体的自学习机制，构建混合架构的时空预测模型，提升关键节点流量预测精度。开发数字孪生驱动的交通出行模式模拟系统，集成多智能体建模技术构建个体出行决策模型，支持突发事件下的交通态势推演与预案评估。建立模型参数自校正机制，通过在线学习持续提升预测系统适应性。