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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于大语言模型的交叉口相位结构优化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：CN121234786B 。

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：202511797426.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于大语言模型的交叉口相位结构优化方法是由钟绍鹏;吴建军;谢天赐;张赛;曾叶晖;周锐;董可木设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的交叉口相位结构优化方法在说明书摘要公布了：本发明属于城市交通规划与智能交通系统技术领域，具体涉及一种基于大语言模型的交叉口相位结构优化方法，旨在提升交通信号控制的智能化水平与运行效率。该方法通过构造交通流与相位结构的语义映射提示词，引导大语言模型生成适应实际交通状态的相位结构方案。与传统依赖人工经验和固定结构的方案相比，本发明可自动生成多样化、数据驱动的相位结构组合，具备更高的适应性与泛化能力。在技术实现方面，本方法融合提示工程，引导大语言模型生成初始相位方案，并利用价值网络进行评价与反馈，从而实现相位结构的优化，提升交通系统整体运行效率。

本发明授权一种基于大语言模型的交叉口相位结构优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的交叉口相位结构优化方法，其特征在于，步骤如下： 步骤1：交通流量数据与路网信息数据的准备 采集待优化区域在特定时间段内的交通流量与路网信息，用于交通仿真模型构建和相位优化方案设计，具体包括： 步骤1.1、交通流量数据采集： 通过包括地磁传感器、雷达和视频检测器的检测设备采集待优化交叉口特定时间段内的交叉口直行流量、转向流量数据； 步骤1.2、路网信息数据的获取： 获取目标区域的路网几何参数、交通控制参数及交通管理制度； 步骤2：仿真平台的构建 在步骤1所获得的数据基础上，构建交通仿真模型； 步骤3：价值网络训练 基于所构建的交通仿真模型，对价值网络进行训练，具体包括以下子步骤： 步骤3.1、数据生成： 在交通仿真模型中对交叉口流量进行随机扰动，构造多样化的交通场景；设某交叉口的原始流量为，扰动后的新流量为： 其中，为设定的流量调整幅度参数，为随机函数； 步骤3.2、相位方案模拟： 针对每个生成的交通场景，枚举所有可能的相位结构方案，利用Webster方法计算各方案的基础绿信比，并记录各方案的多目标评价结果；设相位结构方案集合为，对于任意相位结构方案，其在交通流量下的综合评价指标为： 其中，代表交叉口拓扑特征向量，包含几何布局、车道配置；函数代表在流量和相位方案下车辆平均等待时间，函数代表流量和相位方案车辆平均通行时间；代表权重系数，满足且，分别表示等待时间和通行时间在综合评价中的权重；代表归一化系数，取当前交通场景下所有备选方案中对应指标的最大值，即； 步骤3.3、数据增强： 重复步骤3.1与3.2，以增强数据的多样性和覆盖面；最终构建的数据集由个样本构成，每个样本是一个五元组： 其中，为第次随机扰动生成的交通流量数据，为扰动次数，为相位结构方案的总数； 步骤3.4、多交叉口数据扩展： 设共有个交叉口，对于每个交叉口重复步骤3.1至3.3，最终得到完整数据集合： 其中，表示多交叉口数据集，表示第个交叉口的数据集； 步骤3.5、价值网络训练： 步骤4：大语言模型的交互迭代 采用大语言模型对相位结构方案进行智能生成与交互式优化，该过程结合实际交通流量、路网信息与专业交通知识，获得交通信号控制策略；获得的交通信号控制策略通过步骤3训练的网络模型进行评价。

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