原始名称记载: 杭州电子科技大学平湖数字技术创新研究院有限公司; 杭州电子科技大学

本发明公开了一种基于交通流动态预测的多智能体交通信号控制方法，为每个交叉口构建独立的强化学习智能体，通过交叉口级队列演化模型精准刻画信号决策对拥堵传播的因果机制，在简单的交通状态指标的基础上，建立了融合交叉口车辆的通行能力和未来队列长度的综合交通状态，用于每个交叉口基于交通流状态的动态预测，有助于智能体选择使队列长度减少最快的动作，从而达到更好的控制效果。并且基于transformer构建神经网络模型，利用多交叉口交通流的时序特征和空间特征，实现基于强化学习算法的最佳交通相位控制。本发明能够有效地利用当前信号相位和车辆状态与分布来预测相位切换后的队列变化，可以用于大规模路网的交通智能体设计。

本发明公开了一种电阻型气体传感器的湿度自适应校准方法。该方法首先测量气体传感器在不同湿度下的基础电阻值，以及在不同湿度和不同浓度的目标测试气体的响应电阻值。然后拟合在固定目标测试气体浓度下，气体响应电阻变化值与基础电阻值之间的线性关系，得到比例系数和偏置系数。再通过线性回归方法拟合目标测试气体浓度与比例系数、偏置系数之间的函数关系，利用这个函数关系计算不同湿度条件下目标测试气体的实际浓度值，从而自适应校准气体传感器的湿度漂移。通过揭示湿度变化时基础电阻值和气体响应电阻变化值的线性关系，实现了无需外部硬件、低计算复杂度的自校准方法，为传感器的实际部署提供了可靠的低成本解决方案。