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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种面向车联网交通流的异步有限时间边界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：CN121214699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511727055.7，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种面向车联网交通流的异步有限时间边界控制方法是由梁爽;郭洪艳;刘俊;孟庆瑜;李朋龙;刘嫣然设计研发完成，并于2025-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向车联网交通流的异步有限时间边界控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能交通控制领域，提供一种面向车联网交通流的异步有限时间边界控制方法，该方法首先对交通流量进行统计，并对数据进行处理，建立能够反映随机跳变特性的马尔可夫跳变神经网络模型；随后，在建模基础上引入异步机制，用于解决系统运行模式与控制模式之间的不同步现象；在此基础上，针对上述模型与异步机制，设计异步边界反馈控制律，并将其施加到匝道信号灯或放行率等边界输入；最终，基于Lyapunov泛函与线性矩阵不等式，推导交通流在该控制律作用下的有限时间有界性条件，保证交通密度能够在有限时间内恢复稳定。该方法能够在扰动和模式切换并存的复杂环境下，实现交通流的快速调控，显著提升车联网交通系统的稳定性与安全性。

本发明授权一种面向车联网交通流的异步有限时间边界控制方法在权利要求书中公布了：1.一种面向车联网交通流的异步有限时间边界控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1.数据采集，根据采集的交通流数据建立含扩散、色散和非线性的偏微分方程，以此作为交通流的连续动态模型，之后在模型内引入神经网络参数化形式和马尔科夫跳变，构建马尔可夫跳变神经网络模型，刻画CAV交通流的动态演化特性，设定边界条件和系统输出； 步骤2.建立系统运行模式，获取当前时刻处于模式的条件下，在经过时间增量后跳变至模式的概率；引入控制器模式，获取系统当前处于运行模式的条件下，控制器处于工作模式的概率，反映同步异步特性； 步骤3.综合考虑整体交通储能水平与下游局部拥堵程度设计异步有限时间边界控制输入，引入控制增益矩阵、，实现对交通密度波的实时调节与反馈抑制；之后将边界控制输入映射为不同的交通管控措施； 步骤4.基于Lyapunov泛函分析交通流在步骤3设计的边界控制律下能量随时间变化的衰减规律，并推导出有限时间有界性条件，确保能量在给定时间内衰减至稳定范围； 步骤5.基于系统输出能量与扰动能量设定有限时间性能指标；基于Lyapunov泛函，结合边界控制律与异步机制，建立反映Lyapunov导数与系统输出能量之间平衡关系的不等式，并将其转换为线性矩阵不等式形式； 步骤6.将步骤4和步骤5的条件作为约束条件，求得最优控制增益矩阵，实现交通流在有限时间内的稳定与鲁棒控制； 步骤1中构建的马尔可夫跳变神经网络模型为： ； 其中，表示在时间和位置处的交通流密度，为扩散系数，为色散系数，为外部扰动，为外部扰动系数，为模式相关衰减系数，为神经网络连接权值，为激活函数，为输入密度信号，为马尔科夫跳变，用于描述交通状态改变，为神经网络逼近后的非线性项； 步骤3中边界控制输入为： ； 其中，积分项反映整体交通储能水平，边界项用于反映下游局部拥堵程度，,为控制增益矩阵，代表下游边界； 对边界控制输入的取值范围进行约束: ； 其中，,分别表示最小和最大允许放行率或绿信比。

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