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基于深度强化学习与扩展卡尔曼滤波相结合的交通信号灯配时方法

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摘要

本发明涉及一种交通信号灯配时方法，尤其为一种基于深度强化学习与扩展卡尔曼滤波相结合的交通信号灯配时方法，包括将交通信号灯配时系统抽象为智能体，十字路口的交通环境抽象为被控对象，交通信号灯的配时方案抽象为动作，车辆的累计等待时间的变化抽象为奖励，智能体根据被控对象提供的状态信息选择动作；执行动作后，被控对象将当前状态和奖励反馈给智能体，并且不断重复此过程，智能体以获取最大奖励值为目标不断更新参数直至得到最优动作；经验池用来存储训练样本，并用于DQN网络训练，通过EKF模型的不断迭代更新得到真实参数的最优估计值，然后利用真实参数的最优估计值替代不确定性参数值得到准确的值函数并选择最优的配时方案。

著录项

公开/公告号CN113947928A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-01-18

原文格式PDF
申请/专利权人河南工业大学;
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申请/专利号CN202111201842.X
发明设计人吴兰;
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申请日2021-10-15
分类号G08G1/081(20060101);G08G1/08(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11818 北京圣州专利代理事务所(普通合伙);
代理人王宇航
地址 450001 河南省郑州市莲花街100号
入库时间 2023-06-19 13:55:46

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