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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于大数据和深度学习的交通信号的控制优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120260307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510733579.0，技术领域涉及：G08G1/083；该发明授权基于大数据和深度学习的交通信号的控制优化方法及系统是由韩傲彤;何逸柳;黄迪;顾子渊;刘志远设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据和深度学习的交通信号的控制优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大数据和深度学习的交通信号的控制优化方法及系统，属于交通控制技术领域。方法包括：获取控制区域内历史交通基础信息和历史交通流量信息，对历史交通基础信息和历史交通流量信息进行训练集和测试集划分，并对历史交通流量信息进行预处理，得到处理数据；基于历史交通基础信息划分交通控制子区域；构建交通控制模型，基于训练集的处理数据和交通控制模型对交通控制子区域进行信号控制；构建虚拟交通运行模型，基于测试集的处理数据和交通控制模型进行交通信号控制虚拟运行，得到交通信号控制结果；对交通信号控制结果进行量化评价，完成交通信号的控制。本发明为城市交通管理提供了高效、智能的解决方案。

本发明授权基于大数据和深度学习的交通信号的控制优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据和深度学习的交通信号的控制优化方法，其特征在于，方法包括以下步骤： S1、获取控制区域内历史交通基础信息和历史交通流量信息，对所述历史交通基础信息和所述历史交通流量信息进行训练集和测试集划分，并对所述历史交通流量信息进行预处理，得到处理数据； S2、基于所述历史交通基础信息划分交通控制子区域； S3、构建交通控制模型，基于训练集的所述处理数据和所述交通控制模型对所述交通控制子区域进行信号控制； S4、构建虚拟交通运行模型，基于测试集的所述处理数据和所述交通控制模型进行交通信号控制虚拟运行，得到交通信号控制结果； S5、对所述交通信号控制结果进行量化评价，完成交通信号的控制； 所述交通控制模型包括：流量预测模块、决策模块以及优化模块； 所述流量预测模块用于基于历史流量和实时流量与下一时间段进行流量预测； 所述决策模块基于预测的流量进行交通控制，得到交通控制策略； 所述优化模块用于对所述交通控制策略的结果进行优化，基于优化的所述交通控制策略对所述交通控制子区域进行信号控制； 构建所述虚拟交通运行模型的方法包括： 构建动态数据库和静态数据库；所述动态数据库用于存储行人、车辆模型；所述静态数据库用于存储道路、交通设施模型； 基于测试集的所述历史交通基础信息和所述处理数据设置交通运行场景； 基于所述交通运行场景和所述交通控制模型输出的优化后的所述交通控制策略得到所述交通信号控制结果； 采用信控量化评价指数对所述交通信号控制结果进行量化评价，所述信控量化评价指数包括： 式中，Score表示信控量化评价指数；BS表示相位之间饱和度的均衡指数；v表示交叉口相位的数量；Scorephase表示相位的信控量化评价指数；α表示行人忍耐度在信控量化评价指数中的权重；η表示行人忍耐度； 其中， Scorephase＝β1ROR+β2Rp+β3Rg×100 式中，ROR、RP、Rg分别表示红灯占有率、队列比和绿灯利用率；β1、β2、β3分别为红灯占有率、队列比以及绿灯利用率的权重系数；si表示相位i的饱和度；n2表示交叉口相位的数量。

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