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龙图腾网获悉北京航空航天大学合肥创新研究院申请的专利一种基于不确定参数预测的交通信号模型预测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：CN117334048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202311326039.8，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于不确定参数预测的交通信号模型预测控制方法是由任毅龙;姜涵;于海洋;付翔;杨灿设计研发完成，并于2023-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于不确定参数预测的交通信号模型预测控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于不确定参数预测的交通信号模型预测控制方法，首先采用改进的Louvain算法进行交通子区域的划分，然后构建不确定参数预测模型，最后针对每个划分后的子区域，建立对应的局部优化模型，用序列二次规划算法来求解局部优化模型，得到各个交叉口各个相位绿灯时间的最优解。本发明基于分布式控制结构，采用改进的Louvain算法进行交通子区域的划分，从而将整个区域路网的交通信号控制问题分解成若干个子问题，从而降低了计算复杂度，保证模型预测控制的实时性，满足多个控制路口的在线交通信号优化需求，并建立不确定参数预测模型，结合历史不确定预测参数及在线不确定预测参数，提升了交通信号控制的精度。

本发明授权一种基于不确定参数预测的交通信号模型预测控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于不确定参数预测的交通信号模型预测控制方法，其特征在于：具体包括有以下步骤： 1、采用改进的Louvain算法进行交通子区域的划分：具体是初始化节点，将区域路网中的每个交叉口视为一个节点，子区域初始数量与节点数量相同，然后计算两个相邻节点之间的模块度增量，当的最大值大于时，则将两个相邻节点划分到同一子区域中，其中的计算公式见下式1： 1； 式1中，为节点与相邻节点的最大模块度，为节点与相邻节点的最小模块度，为节点的平均模块度，为区域路网中节点的总个数； 然后重复上述过程，直至所有子区域的模块度增量无法递增为止，使得同一子区域内所有节点被压缩为一个新节点，并更新子区域间的边权重；重复上述过程，直到整个区域路网所有子区域的模块度不再变化为止，结束交通子区域的划分； 2、构建不确定参数预测模型，见下式2： 2； 式2中，为不确定参数，与为经验参数，；表示历史不确定预测参数；表示在线不确定预测参数； 历史不确定预测参数的计算公式见下式3： 3； 式3中，为当前系统时间，为历史天数，为第天的历史不确定参数； 在线不确定预测参数由趋势预测分量、时不变预测分量和时变预测分量组成，计算公式见下式4： 4； 式4中，表示趋势预测分量，表示时不变预测分量，表示时变预测分量； 3、首先针对每个划分后的子区域，建立对应的局部优化模型，具体见下式5-6： 5； s.t. 6； 式5中，表示基于交叉口第阶段各个路段交通量预测出的第阶段各个路段交通量；表示的转置；表示基于交叉口第阶段各个相位绿灯时间预测出的第阶段各个相位绿灯时间；表示的转置；表示子区域内交叉口的数量；表示交通量预测步长；表示绿灯时间预测步长；表示与交通量相关的输出误差权重矩阵；表示与绿灯时间相关的控制权重矩阵； 式6中，状态矩阵为单位矩阵；输入矩阵反映了拓扑结构、相位、周期、饱和流量及转向率特征；为基于时间序列分解的不确定参数预测模型预测出的交叉口第阶段的不确定参数；表示所有相位绿灯时间与损失时间之和小于信号周期，损失时间由启动损失时间、黄灯时间以及绿灯间隔组成；表示单个交叉口各个相位绿灯时间处于最短绿灯时间和最长绿灯时间之间；0用于限定路段能容纳的交通量上限； 然后用序列二次规划算法来求解局部优化模型，得到各个交叉口各个相位绿灯时间的最优解。

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