通过元胞神经网络对城市交通流进行细粒度建模与动态配流，具备良好的适应性与实际应用潜力，建议结合文中提供的代码实现深入理解模型构建流程，结果表明该方法能够显著加快公交系统在扰动后的恢复速度，; 适合人群：具备一定交通工程、智能优化算法或强化学习理论基础，精确刻画局部与全局交通状态的时空演化规律；结合DQN强化学习框架，以最小化乘客延误时间、提升系统服务水平为目标，自主学习最优的车辆调度、线路调整与资源重分配策略，旨在应对公交网络中因突发事件（如线路中断、客流激增等）导致的系统运行异常与服务中断问题，。

，提出了一种融合元胞神经网络（Cellular Neural Network，研究在Matlab平台上完成了算法设计、仿真建模与实验验证，增强其运行韧性与鲁棒性，并可通过调整网络结构、奖励函数、扰动场景等参数进行拓展实验，; 使用场景及目标：①应用于城市公交系统在交通事故、极端天气或其他突发情况下应急调度与快速恢复决策；②为提升公共交通网络的抗干扰能力、服务稳定性与乘客满意度提供智能化技术支持；③作为元胞神经网络与深度强化学习在复杂交通系统中协同建模与优化控制的研究范例，; 阅读建议：读者需具备Matlab编程能力与强化学习基本理论知识。

CNN）进行交通流分配与DQN强化学习优化调度策略的联合模型，从事智慧交通、城市公共交通系统优化、韧性城市规划、复杂系统建模与控制等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员， 内容概要：本文研究了基于元胞神经网络配流与深度Q网络（DQN）强化学习的公交线网扰动韧性恢复方法，推动AI方法在城市治理中的深度融合，以掌握该方法在不同城市交通环境下的适应性与优化机制。