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龙图腾网获悉上海理工大学申请的专利一种基于网联车辆数据的交叉口溢流预防信号优化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：CN116721557B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202310769594.1，技术领域涉及：G08G1/07；该发明授权一种基于网联车辆数据的交叉口溢流预防信号优化控制方法是由赵靖;姚天宇;章程;陈倩;潘振兴;林瑜;沈峰;项俊平;郑佳媛设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于网联车辆数据的交叉口溢流预防信号优化控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于网联车辆数据的交叉口溢流预防信号优化控制方法，属于交通管理技术领域，针对交叉口下游路段由于突发事件通行能力骤降的情况，在传统双环控制结构的信号配时基础上，通过交通流参数拟合、交通流误差拟合、进口道排队长度计算、进口道交通需求计算、当前时刻出口道剩余容量计算、未来时刻出口道剩余容量预测和模型预测信号控制七个步骤，达到在预防溢流的基础上提高交叉口通行效率的目的。该方法可适用于交通流量和瓶颈通行能力均未知情况下的交叉口溢流预防，从而提高了交叉口信号控制方法应对溢流风险的能力，提升了交叉口的通行效率。

本发明授权一种基于网联车辆数据的交叉口溢流预防信号优化控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于网联车辆数据的交叉口溢流预防信号优化控制方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：交通流参数拟合； S2：交通流误差拟合； S3：进口道排队长度计算； S4：出口道交通需求计算； S5：当前时刻出口道剩余容量计算； S6：未来时刻出口道剩余容量预测； S7：模型预测信号控制； 所述S1具体为：基于网联车辆数据，运用网联车辆的车辆间距以及其开始排队时刻，估计相应车道的流向，通过公式一表示为： ； 所述公式一中，为车道第步长的流量初始值；为车道第步长第辆的网联车处观测排队长度；为车道第步长第辆排队车辆开始排队的时刻；为排队情况下的平均车头间距；为车道的排队网联车总数； 设定流量引起的排队长度增加量的高斯分布为，为期望，通过公式二计算，所述公式二表示为： ； 所述公式二中，为流向因流量增加的排队长度；为第次迭代车道第步长的流量；为最小绿灯时间；为前一周期中含有的步长个数； 为方差，通过公式三计算，所述公式三表示为： ； 所述公式三中，为流向因流量增加排队长度的方差； 为车道第步长的估计排队长度，通过公式四计算，所述公式四表示为： ； 为进口道排队长度观测误差值，通过公式五计算，所述公式五表示为： ； 所述公式五中，为第步长预估进口道排队长度误差值； 所述公式四中，车道在第步长时之前时刻通过交叉口车辆对排队长度影响，通过公式六计算，所述公式六表示为： ； 所述公式六中，为车道的信号配时离散化后的0-1分段函数，当时，表示为红灯，当时，表示为绿灯；为交通波传递到排队队伍末端所需时间，通过公式七计算，所述公式七表示为： ； 所述公式七中，为车道第步长的最后一辆网联车的观测排队长度；为自由流情况下的车辆密度；为排队情况下的车辆密度；为单次预测步长； 所述S2中，交通流误差拟合需考虑最后一辆网联车辆后方排队车辆的误差，设定最后一辆网联车辆后方排队车辆所产生的误差为高斯分布，则最后一辆网联车辆后方排队车辆的误差通过前一个信号周期中实际排队长度与观测排队长度计算得到； 所述S4具体为：基于S3得到的进口道排队长度，计算得到此步长内交叉口溢流流向通过车辆数，通过将交叉口最大通过车辆数与实际交通需求相比，得到最终的出口道交通需求； 基于出口道的卡尔曼滤波预测模型的误差为最后一辆网联车辆后方排队车辆的误差以及瓶颈通行能力的预测误差，设定瓶颈通行能力未知且波动，则出口道剩余容量预测结果受到瓶颈通行能力的影响；设定当前位于第个步长，则该步长内通过瓶颈的车辆的总长度为高斯分布； 基于上一步长中的估计结果，当前步长的预估出口道剩余容量； 所述S6具体为：根据S5得到的实时出口道剩余容量，估计得到未来任意时刻出口道剩余容量；通过绿灯时间内通过最大车辆数与估计的交通需求作对比得到各溢流流向实际通过交叉口的出口道交通需求；根据估计得到的瓶颈通行能力估算得到未来一段时间内出口道瓶颈处的交通供给； 所述S7中，模型预测信号控制具体为：信号控制器以为步长进行信号配时，每次控制时域为一个周期，新的配时方案承接上一配时方案的现存时刻以及前置相位方案。

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