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摘要：一种基于脉冲神经网络的交通信号灯控制方法，包括以下步骤：首先，构建交通网络负载状态的数学模型，以车道等待车辆数与停止时间的加权和作为负载评价指标。其次，利用非线性和积分转换器将负载状态转化为脉冲时间序列。然后，建立单个信号灯的脉冲神经网络模型，处理输入脉冲信号并控制相位切换。进一步，对多信号灯场景进行脉冲神经网络参数的二进制编码，使用距离度量优化遗传算法寻优。最后，应用遗传算法协调脉冲神经网络参数，通过适应度函数评价指标，最大化整体通行效率。该方法实现中心式、自适应的信号灯相位调整，显著提升路网吞吐率和降低延迟时间，同时具有低计算和存储资源消耗的优点。
主权项：1.一种基于脉冲神经网络的交通信号灯控制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、构造城市交通网络负载状态的数学模型，定义车道等待车辆数与队列停止时间的加权和作为车道现有负载的评价指标；步骤二、将交通网络负载状态转化为脉冲时间序列，通过非线性函数转换器和积分转换器实现状态的脉冲编码；步骤三、构建单信号灯控制的脉冲神经网络模型，包括输入脉冲信号的积分转换和脉冲输出，以及相位切换机制；步骤四、针对多信号灯控制场景，进行脉冲神经网络参数的二进制编码，通过距离度量方式确定二进制特征的排序，为遗传算法寻优准备；步骤五、利用遗传算法协调多个脉冲神经网络参数，优化交通网络的整体通行效率，通过适应度函数评价指标，实现全局通行效率的最大化。
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