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龙图腾网获悉国家超级计算深圳中心(深圳云计算中心)申请的专利一种基于脉冲神经网络的交通信号灯控制方法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：CN119091653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411220090.5，技术领域涉及：G08G1/083；该发明授权一种基于脉冲神经网络的交通信号灯控制方法是由汤辉玥;张立贤;杨占魁设计研发完成，并于2024-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脉冲神经网络的交通信号灯控制方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权一种基于脉冲神经网络的交通信号灯控制方法在权利要求书中公布了：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； 步骤五具体包括： 计算单位时间内驶入和驶出交通网络的车辆数的平均值，并据此定义网络吞吐率评价指标，该指标为驶入和驶出车辆数的最大值和平均值的加权组合； 对于每辆驶入并驶出交通网络的车辆，计算其实际行驶时间与无其他车辆干扰下的理想行驶时间之差，定义为延迟时间； 将所有车辆的延迟时间进行汇总，计算最大延迟时间和平均延迟时间的加权和，得到整个交通网络的延迟时间评价指标； 结合网络吞吐率和网络延迟时间，构建交通网络整体通行效率评价指标，该指标为上述两个评价指标的加权组合； 将所述通行效率评价指标定义为适应度函数，用于评估不同信号灯控制策略的效果，并选择最优策略； 利用遗传算法对信号灯控制参数进行优化，通过适应度函数指导参数的迭代进化，以实现交通网络通行效率的最大化； 所述遗传算法具体包括： 随机生成一个包含多个样本的种群，每个样本是一个二进制向量，代表一组潜在的脉冲神经网络参数； 将二进制向量转化为积分转换器的脉冲发生参数，用于模拟信号灯控制过程中的脉冲生成； 对每个参数向量进行模拟实验，以模拟时间段∆T内的交通流情况，并计算适应度函数值，评估各参数向量的表现； 根据适应度函数值，采用轮盘赌方法选择性能较好的样本，并通过交叉和变异操作生成新一代种群； 重复进行选择、交叉、变异操作，直到满足迭代次数达到预设的最大值或种群参数收敛到一定范围内； 通过遗传算法的迭代进化，确定能使交通网络整体通行指标最优化的脉冲神经网络参数向量。

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