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申请/专利权人：南京工程学院
申请日：2024-09-26
公开（公告）日：2025-01-17
公开（公告）号：CN119323897A
专利技术分类：..根据检测的车辆数或速度的[2006.01]
专利摘要：本发明公开了一种基于二型模糊和强化学习的智能交通系统控制方法和系统，属于智能交通控制技术领域，控制方法包括：采用二型模糊逻辑模型处理收集的交通系统的实时数据，输出交通信号灯的控制信号；利用建立的交通流量预测模型，输出交通流预测结果；判断当前交通信号灯的控制策略是否有效，若是，则使用DQN算法优化交通信号灯的控制策略，若否，则使用FDQN算法优化交通信号灯的控制策略；基于交通流预测结果和优化后的交通信号灯的控制策略，调整交通信号灯的控制信号；本发明融合了二型模糊逻辑系统和深度强化学习算法，能够有效处理交通流中的不确定性，并实时优化交通信号控制策略，从而提高交通系统的整体效率。
专利权项：1.一种基于二型模糊和强化学习的智能交通系统控制方法，其特征在于，包括：收集智能交通系统的实时数据；采用二型模糊逻辑模型处理收集到的实时数据，输出交通信号灯的控制信号，并实时控制交通信号灯；将收集的实时数据和二型模糊逻辑模型输出的控制信号作为输入变量，利用建立的交通流量预测模型，输出交通流预测结果；利用交通系统的实时数据，判断当前交通信号灯的控制策略是否有效，若是，则使用DQN算法优化交通信号灯的控制策略，若否，则使用FDQN算法优化交通信号灯的控制策略；基于预测的交通流预测结果和优化后的交通信号灯的控制策略，调整交通信号灯的控制信号。
百度查询： 南京工程学院 基于二型模糊和强化学习的智能交通系统控制方法和系统
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