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龙图腾网恭喜天津市政工程设计研究总院有限公司申请的专利一种面向疫情防控的公交车在途强化学习速度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：CN114937506B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202210403978.7，技术领域涉及：G16H50/80；该发明授权一种面向疫情防控的公交车在途强化学习速度控制方法是由柯水平;李哲;孙峣;白子建;郑利;刘亚帝;齐钦;申婵;王志攀;赵家发;张磊;薛冰冰;李豹;于洋;赵晓磊;崔力中设计研发完成，并于2022-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向疫情防控的公交车在途强化学习速度控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种面向疫情防控的公交车在途强化学习速度控制方法，该方法包括：通过路侧设施感知公交线路道路交通实时信息，动态获取公交车实时运行信息，根据真实的公交车线路建立时间连续的公交车运行仿真系统，为强化学习训练提供拟真环境；建立公交车在途行驶状态转移模型，基于仿真系统建立强化学习框架，在强化学习框架中利用神经网络输出连续空间的具体动作，该神经网络根据公交车运行的状态计算公交车到达下一站点的行驶速度，对公交车在途运行速度进行有效控制，最终使公交车之间的车头时距更均匀，进而使得乘客在多辆公交车中的分布更均衡，从而降低了公交车厢内的拥挤情况，均衡车辆满载率，在疫情防控的环境下具有较好的运行效果。

本发明授权一种面向疫情防控的公交车在途强化学习速度控制方法在权利要求书中公布了：1.一种面向疫情防控的公交车在途强化学习速度控制方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、针对疫情防控设定优化目标：使每辆公交车上的乘客数量平均，降低拥挤程度；S2、通过交通信息检测器获取公交车运行实时信息以及道路交通实时情况；根据真实公交车运行网络，建立时间连续的公交车运行仿真系统；S3、建立马尔可夫模型，确定目标函数，搭建深度确定性策略梯度的强化学习框架；S4、在公交车运行仿真系统中进行训练，对强化学习框架中的神经网络参数进行优化学习；每当道路上的某一公交车进入公交车站时，选择该公交车的前后5辆车进行编组，选择小组内公交车信息作为状态参数传入强化学习框架中计算该公交车下一段路程的运行速度，在该车进入下一车站时，计算分组中所有车辆车头时距的方差作为上次控制结果的奖励反馈；S5、在公交车运行仿真系统中重复S4中对强化学习框架中神经网络的参数进行训练优化的过程；保存训练结束后的神经网络结构和参数；在公交车运行仿真系统中对S4训练完成的神经网络控制效果进行评价：当被控制的公交车进站后，选取该车前后5辆车编组，每组内公交车状态信息作为输入传进训练完成保存的神经网络，通过神经网络计算该公交车在下一站前的运行速度，与无控制的情况下进行对比，得到乘客在所有公交车内的人数分布更加均匀。

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