公开(公告)号：CN119314313A

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202411429743.0

申请日：2024-10-14

Applicant: 南通大学

Inventor： 王荣景 ,  刘慧霞 ,  高宇轩 ,  曹猛 ,  黄程 ,  朱冠任 ,  马友鹏 ,  芮峰

IPC: G08G1/00 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于智能交通领域，具体涉及基于深度学习的智能网联车辆最优调度序列获取方法。本发明通过构建特殊全连接神经网络用于预测车辆通行序列的剩余时间，为选择最优车辆调度序列提供了坚实的数据基础与有效支撑，同时该全连接神经网络能够实时预测车辆通行的剩余时间，从而利于交通管理系统快速响应，制定出更加高效、合理的车辆调度方案。本发明采用一种优化的集束搜索算法，该算法精准地评估各通行序列的通行时间，并通过迭代过程筛选出具有最优通行时间的最佳序列。本发明充分考虑了算法运行效率，确保了极快的运行速度，通过此策略加速了满足特定条件调度序列的搜寻过程，从而大幅提升了整体的通行效率。