基于AI技術(shù)的交通信號預(yù)測與動(dòng)態(tài)調(diào)整策略

摘要：隨著城市化進(jìn)程的加速，交通擁堵問題日益突顯，傳統(tǒng)的定時(shí)配時(shí)方法已經(jīng)無法滿足實(shí)時(shí)變化的交通流量需求。因此，關(guān)注于利用AI技術(shù)來提高交通信號控制的效率和智能性。首先，從數(shù)據(jù)采集與處理、預(yù)測模型構(gòu)建以及預(yù)測精度評估與改進(jìn)等方面探討了AI技術(shù)在交通信號預(yù)測中的具體應(yīng)用；其次，結(jié)合交通信號的特點(diǎn)，提出了具有針對性的動(dòng)態(tài)交通信號調(diào)整策略，進(jìn)而為交通的合理安排提供參考。

關(guān)鍵詞：AI；交通信號；預(yù)測；動(dòng)態(tài)調(diào)整

一、前言

在現(xiàn)代城市交通管理中，交通擁堵問題一直是亟待解決的難題，影響著人們的出行效率和城市的可持續(xù)發(fā)展。隨著人口增長和車輛數(shù)量的不斷增加，傳統(tǒng)的交通信號控制方法逐漸顯現(xiàn)出局限性，往往無法適應(yīng)交通流量的變化和突發(fā)事件的影響。為了解決這一問題，基于人工智能（AI）技術(shù)的交通信號預(yù)測與動(dòng)態(tài)調(diào)整策略正在成為一個(gè)備受關(guān)注的研究領(lǐng)域。

二、AI技術(shù)在交通信號預(yù)測中的應(yīng)用

（一）數(shù)據(jù)采集與處理

1.交通流量數(shù)據(jù)的收集與處理

交通流量數(shù)據(jù)的收集與處理是預(yù)測模型構(gòu)建的基礎(chǔ)，旨在準(zhǔn)確獲取道路上車輛的數(shù)量、速度和密度等信息。數(shù)據(jù)的采集可以通過多種方式實(shí)現(xiàn)，包括傳感器網(wǎng)絡(luò)、攝像頭、無線通信設(shè)備等。傳感器網(wǎng)絡(luò)可以布置在關(guān)鍵交通節(jié)點(diǎn)或道路上，以獲取實(shí)時(shí)交通流量信息。攝像頭則能夠通過圖像處理技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測車輛運(yùn)行狀態(tài)并將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)。

收集到的交通流量數(shù)據(jù)可能呈現(xiàn)復(fù)雜和多變的特征，包括高峰期、低谷期、突發(fā)事件等，因此數(shù)據(jù)的處理顯得尤為重要。AI技術(shù)在此發(fā)揮作用，通過對大量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)，能夠識別出數(shù)據(jù)的規(guī)律和趨勢?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)算法，如回歸分析、時(shí)間序列分析等，可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，從而預(yù)測未來一段時(shí)間內(nèi)的交通流量情況。同時(shí)，深度學(xué)習(xí)方法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），能夠更好地捕捉數(shù)據(jù)中的非線性關(guān)系，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。

在數(shù)據(jù)采集和處理階段，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性至關(guān)重要。這涉及數(shù)據(jù)清洗、去噪和異常值處理等步驟，以減少噪聲對模型性能的影響。同時(shí)，考慮外部因素如天氣、節(jié)假日等，將這些因素整合到數(shù)據(jù)中，可以更全面地反映出交通流量的變化模式。綜合來看，AI技術(shù)在數(shù)據(jù)采集與處理過程中，通過分析、學(xué)習(xí)和模型構(gòu)建，為交通信號預(yù)測提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，為后續(xù)的動(dòng)態(tài)調(diào)整策略提供了準(zhǔn)確的輸入。

2.天氣、事件等外部因素?cái)?shù)據(jù)的整合

天氣、事件等外部因素?cái)?shù)據(jù)能夠?qū)煌髁慨a(chǎn)生影響，因此將這些因素納入模型考慮，有助于提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和全面性。

首先是天氣，惡劣天氣如雨雪、霧霾等導(dǎo)致車輛行駛速度降低，道路通行能力下降，從而引發(fā)交通擁堵。為了整合天氣因素，需要收集氣象數(shù)據(jù)，如降水量、溫度、能見度等，這些數(shù)據(jù)可以從氣象站、氣象衛(wèi)星等渠道獲取。然后，通過AI技術(shù)進(jìn)行處理，將天氣數(shù)據(jù)與交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，從而揭示不同天氣狀況下交通流量的變化規(guī)律。

其次是事件數(shù)據(jù)，事件如事故、施工、體育賽事等都可能導(dǎo)致道路封閉或交通流量劇增，進(jìn)而影響交通信號的預(yù)測與調(diào)整。整合事件數(shù)據(jù)需要收集相關(guān)信息，如事件類型、地點(diǎn)、持續(xù)時(shí)間等。AI技術(shù)可以通過對歷史事件數(shù)據(jù)的分析，識別出事件對交通流量的影響程度和持續(xù)時(shí)間的趨勢，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測交通信號的變化情況[1]。

（二）預(yù)測模型構(gòu)建

1.機(jī)器學(xué)習(xí)算法在交通流預(yù)測中的應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠從歷史交通流量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)交通模式和趨勢，并將這些模式應(yīng)用于未來的預(yù)測中。

首先，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建的基礎(chǔ)。歷史交通流量數(shù)據(jù)被整理成有序的時(shí)間序列，每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的流量作為輸入特征。除此之外，前述的外部因素?cái)?shù)據(jù)，如天氣和事件數(shù)據(jù)，也被整合進(jìn)來作為特征，以更全面地捕捉交通流量的變化。同時(shí)，為了訓(xùn)練模型，需要將數(shù)據(jù)分割為訓(xùn)練集和測試集，以便在測試集上評估模型的性能。

其次，機(jī)器學(xué)習(xí)算法的選擇對預(yù)測模型的效果至關(guān)重要。在交通流預(yù)測中，常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括線性回歸、決策樹、支持向量機(jī)（SVM）等。這些算法能夠分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，找出影響交通流量的因素，并建立相應(yīng)的模型。另外，針對時(shí)間序列數(shù)據(jù)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等深度學(xué)習(xí)方法也逐漸被應(yīng)用，因?yàn)樗鼈兡軌虿蹲綌?shù)據(jù)中的時(shí)間相關(guān)性和非線性關(guān)系，提高預(yù)測精度。

最后，模型的訓(xùn)練和評估是模型構(gòu)建的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。使用訓(xùn)練集，機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過優(yōu)化模型參數(shù)，擬合歷史數(shù)據(jù)，以便在未來預(yù)測時(shí)能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測交通流量。然后，使用測試集來評估模型的性能，通常使用評價(jià)指標(biāo)如均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）等來衡量模型的預(yù)測準(zhǔn)確性。

2.深度學(xué)習(xí)方法的效果與優(yōu)勢

深度學(xué)習(xí)是一類基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，特點(diǎn)是能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的特征和模式，適用于處理大規(guī)模、高維度的數(shù)據(jù)，對交通流量預(yù)測具有獨(dú)特的優(yōu)勢。

首先，深度學(xué)習(xí)方法能夠捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系。在交通流量預(yù)測中，過去的交通情況對未來的影響可能存在延遲效應(yīng)，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法可能難以捕捉到這種長期依賴關(guān)系。而深度學(xué)習(xí)方法，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），具有記憶功能，能夠有效地處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測未來的交通流量。其次，深度學(xué)習(xí)方法能夠從大規(guī)模數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的特征。交通流量數(shù)據(jù)通常包含豐富的信息，包括季節(jié)性變化、節(jié)假日效應(yīng)、特定時(shí)間段的交通模式等。深度學(xué)習(xí)方法通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，可以逐步提取和抽象數(shù)據(jù)中的不同層次的特征，從而更好地反映交通流量的復(fù)雜性。最后，深度學(xué)習(xí)方法還具有較強(qiáng)的泛化能力。在面對新的數(shù)據(jù)和情況時(shí)，深度學(xué)習(xí)模型能夠從之前學(xué)習(xí)到的模式中推斷出合理的預(yù)測，從而在一定程度上減少過擬合問題，提高了預(yù)測的穩(wěn)定性和可靠性。

然而，需要注意的是，深度學(xué)習(xí)方法在訓(xùn)練過程中可能需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，以及調(diào)整模型參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)。同時(shí)，由于深度學(xué)習(xí)模型的復(fù)雜性，模型的解釋性可能相對較低，難以直觀理解模型是如何進(jìn)行預(yù)測的[2]。

（三）預(yù)測精度評估與改進(jìn)

1.評價(jià)不同模型的預(yù)測性能

為了確定哪種模型在特定場景下表現(xiàn)最佳，需要借助合適的評價(jià)指標(biāo)對模型進(jìn)行比較和選擇。

常用的評價(jià)指標(biāo)包括均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、均方根百分比誤差（RMSPE）等。其中，RMSE度量了預(yù)測值與實(shí)際值之間的誤差平方的均值，越小表示預(yù)測越準(zhǔn)確；MAE衡量了預(yù)測值與實(shí)際值之間的絕對誤差的均值，同樣越小越好；RMSPE則考慮了預(yù)測誤差相對于實(shí)際值的比例，有助于評估大范圍內(nèi)的預(yù)測準(zhǔn)確性。

為了進(jìn)行模型性能的評價(jià)，可以首先將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集，使用訓(xùn)練集來訓(xùn)練模型，然后使用測試集來驗(yàn)證模型的預(yù)測性能。通過計(jì)算不同模型在測試集上的評價(jià)指標(biāo)，可以直觀地了解各模型的相對優(yōu)劣。同時(shí)，為了更好地評估模型的魯棒性和泛化能力，還可以使用交叉驗(yàn)證方法。交叉驗(yàn)證將數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)子集，輪流將其中一個(gè)子集作為測試集，其余子集作為訓(xùn)練集，以此來多次評估模型的性能。這有助于更全面地了解模型的表現(xiàn)，避免僅僅因?yàn)槟硞€(gè)特定數(shù)據(jù)集的干擾而得出錯(cuò)誤的結(jié)論。

2.持續(xù)優(yōu)化模型以提高預(yù)測準(zhǔn)確度

為了持續(xù)優(yōu)化交通信號預(yù)測模型，以提高預(yù)測準(zhǔn)確度，需要在評估基礎(chǔ)上采取一系列改進(jìn)策略，不斷提升模型的性能和效果。

首先，數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性是優(yōu)化模型的關(guān)鍵。確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量、準(zhǔn)確性和完整性，同時(shí)確保數(shù)據(jù)集覆蓋了不同時(shí)間段、不同天氣和事件情況下的交通流量變化。更豐富的數(shù)據(jù)能夠幫助模型更好地理解交通模式，從而提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。其次，特征工程的優(yōu)化也能對模型的表現(xiàn)產(chǎn)生重要影響。在模型構(gòu)建之前，需要對特征進(jìn)行選擇和轉(zhuǎn)化，以提取出最有用的信息。特征選擇可以去除不相關(guān)或重復(fù)的特征，避免模型過度擬合。特征轉(zhuǎn)化則可以將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為更有意義的特征，增強(qiáng)模型的表達(dá)能力。再次，模型的選擇和參數(shù)調(diào)整是優(yōu)化過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。不同模型具有不同的適用場景和特點(diǎn)，因此需要根據(jù)實(shí)際情況選擇最適合的模型。同時(shí)，模型的參數(shù)調(diào)整能夠?qū)δＰ偷男阅墚a(chǎn)生顯著影響。通過調(diào)整參數(shù)，可以找到使模型在預(yù)測中表現(xiàn)最佳的設(shè)置。最后，持續(xù)監(jiān)測和更新模型也是優(yōu)化的一部分。由于交通狀況可能受到多種因素影響，模型需要不斷地學(xué)習(xí)和適應(yīng)新的數(shù)據(jù)，以保持預(yù)測的準(zhǔn)確性。定期對模型進(jìn)行校準(zhǔn)和更新，可以使其保持適應(yīng)性和穩(wěn)定性[3]。

三、動(dòng)態(tài)交通信號調(diào)整策略

（一）基于預(yù)測結(jié)果的信號優(yōu)化

1.實(shí)時(shí)預(yù)測結(jié)果在信號控制中的應(yīng)用

基于預(yù)測結(jié)果的信號優(yōu)化是動(dòng)態(tài)交通信號調(diào)整策略中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，通過將實(shí)時(shí)的交通流量預(yù)測結(jié)果應(yīng)用于信號控制，以實(shí)現(xiàn)更加智能化和高效的交通管理。

在這一策略中，首先，通過前述的交通流量預(yù)測模型，獲取未來一段時(shí)間內(nèi)交通流量的預(yù)測結(jié)果。這些預(yù)測結(jié)果可以提供交通流量的變化趨勢、高峰時(shí)段和擁堵情況等關(guān)鍵信息。通過實(shí)時(shí)采集的交通數(shù)據(jù)和外部因素?cái)?shù)據(jù)，將預(yù)測結(jié)果與實(shí)際情況進(jìn)行對比，不斷修正預(yù)測模型，以保證預(yù)測的準(zhǔn)確性。其次，將實(shí)時(shí)的預(yù)測結(jié)果應(yīng)用于交通信號控制。根據(jù)預(yù)測的交通流量變化情況，可以調(diào)整交通信號的時(shí)長和配時(shí)方案，以適應(yīng)不同時(shí)間段的交通需求。例如，在預(yù)測到高峰時(shí)段即將到來時(shí)，可以提前調(diào)整信號時(shí)長，以緩解擁堵情況，優(yōu)化交通流動(dòng)。最后，實(shí)時(shí)的預(yù)測結(jié)果還可以用于實(shí)現(xiàn)綠波帶、交叉口協(xié)調(diào)等控制策略。通過預(yù)測未來的交通流量分布，可以更加精確地調(diào)整不同交叉口的信號配時(shí)，從而最大限度地減少交通擁堵，提高交通效率。

2.響應(yīng)擁堵情況進(jìn)行信號時(shí)長調(diào)整

首先，基于預(yù)測結(jié)果的交通流量變化趨勢可以提前預(yù)測可能出現(xiàn)的擁堵情況。當(dāng)預(yù)測結(jié)果顯示交通流量即將達(dá)到高峰或出現(xiàn)明顯增加時(shí)，交通管理系統(tǒng)可以自動(dòng)啟動(dòng)信號時(shí)長調(diào)整的策略。其次，一旦擁堵情況發(fā)生，交通信號時(shí)長可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。在擁堵時(shí)，可以將主要道路的綠燈時(shí)長適度延長，以便盡量減少車輛的停車等待時(shí)間，緩解擁堵。同時(shí)，可以減少次要道路的綠燈時(shí)長，以保證主要道路的交通暢通。最后，響應(yīng)擁堵情況的信號時(shí)長調(diào)整也可以結(jié)合其他交通管理策略，如綠波帶控制。通過協(xié)調(diào)相鄰交叉口的信號配時(shí)，確保車輛在一定速度下依次通過交叉口，從而減少停車等待時(shí)間，提高交通流動(dòng)性[4]。

（二）多源數(shù)據(jù)融合的智能調(diào)控

1.整合多種數(shù)據(jù)源優(yōu)化信號控制策略

在動(dòng)態(tài)交通信號調(diào)整策略中，多源數(shù)據(jù)融合的智能調(diào)控是一種強(qiáng)有力的方法。它通過整合來自多種數(shù)據(jù)源的信息，優(yōu)化交通信號控制策略，以實(shí)現(xiàn)更加精確和高效的交通管理。

首先，多源數(shù)據(jù)的整合涵蓋了多個(gè)方面的信息，包括交通流量數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)、事件數(shù)據(jù)等。交通流量數(shù)據(jù)提供了交通狀況的基礎(chǔ)信息，天氣數(shù)據(jù)可以影響交通流量，事件數(shù)據(jù)如事故、施工等會導(dǎo)致道路封閉或交通擁堵。通過整合這些不同源的數(shù)據(jù)，可以更全面地了解交通情況，準(zhǔn)確分析影響交通的各種因素。其次，多源數(shù)據(jù)的整合有助于建立更準(zhǔn)確的交通模型。傳統(tǒng)的信號控制可能只依賴于交通流量數(shù)據(jù)，而多源數(shù)據(jù)的整合使得交通模型可以考慮更多的影響因素，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測交通情況和趨勢。通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等方法，可以將不同源的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，構(gòu)建更具適應(yīng)性和預(yù)測能力的交通模型。最后，多源數(shù)據(jù)融合的智能調(diào)控策略可以動(dòng)態(tài)地調(diào)整信號配時(shí)方案。根據(jù)不同時(shí)間段、天氣狀況和事件情況，系統(tǒng)可以自動(dòng)選擇合適的信號時(shí)長和配時(shí)策略，以確保交通流暢性和效率。例如，在下雨天氣或發(fā)生事故時(shí)，系統(tǒng)可以及時(shí)調(diào)整信號時(shí)長，以減少交通擁堵。

2.AI技術(shù)在多源數(shù)據(jù)融合中的作用

AI技術(shù)在多源數(shù)據(jù)融合的智能調(diào)控中扮演著關(guān)鍵角色，它能夠處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、提取特征，并為交通信號優(yōu)化策略的制定提供智能支持。

首先，AI技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)多源數(shù)據(jù)的自動(dòng)融合與整合。不同數(shù)據(jù)源的格式和類型可能各異，如交通流量數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)和事件數(shù)據(jù)。AI技術(shù)能夠通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程等方法，將不同數(shù)據(jù)源的信息整合到一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)表示中，以便進(jìn)行分析和處理。這使得系統(tǒng)能夠綜合考慮各種因素，為信號控制策略的優(yōu)化提供全面的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

其次，AI技術(shù)在數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與模式識別方面具有優(yōu)勢。通過分析多源數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，AI技術(shù)能夠揭示出數(shù)據(jù)之間的隱含規(guī)律和相互影響，從而更好地了解交通狀況的復(fù)雜性。例如，通過訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，可以捕捉交通流量、天氣和事件之間的非線性關(guān)系，進(jìn)而提高交通預(yù)測的精確度。

再次，AI技術(shù)還能夠在多源數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的特征。在數(shù)據(jù)融合過程中，AI技術(shù)可以識別出對交通狀況影響最大的特征，如特定的天氣情況、事件類型等。這些特征的提取能夠有效地降低數(shù)據(jù)維度，減少噪聲干擾，提高信號控制策略的可靠性和效果。

最后，AI技術(shù)在智能決策方面的應(yīng)用也是關(guān)鍵。通過建立預(yù)測模型、優(yōu)化算法等，AI技術(shù)能夠根據(jù)多源數(shù)據(jù)的綜合分析，自動(dòng)制定交通信號控制策略。它能夠在實(shí)時(shí)監(jiān)測的基礎(chǔ)上，靈活地調(diào)整信號時(shí)長、配時(shí)方案，以響應(yīng)交通狀況的變化，最大限度地減少交通擁堵，提高交通效率[5]。

（三）實(shí)時(shí)反饋與自適應(yīng)控制

1.利用傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整

傳感器數(shù)據(jù)的應(yīng)用能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測和調(diào)整交通信號，以適應(yīng)交通狀況的變化，提高交通流暢性和效率。

首先，通過布置在交叉口附近的傳感器，可以實(shí)時(shí)采集交通流量、車輛速度、排隊(duì)長度等關(guān)鍵信息。這些傳感器數(shù)據(jù)可以提供精準(zhǔn)的交通狀況，反映出交叉口的擁堵程度以及車輛的等待情況。傳感器數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性使得交通管理系統(tǒng)能夠隨時(shí)獲取最新的交通信息，為信號控制的調(diào)整提供準(zhǔn)確的依據(jù)。其次，利用傳感器數(shù)據(jù)，交通管理系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)的信號時(shí)長調(diào)整。當(dāng)交通流量出現(xiàn)變化時(shí)，系統(tǒng)可以根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)地調(diào)整信號的配時(shí)方案。例如，當(dāng)傳感器數(shù)據(jù)顯示某個(gè)交叉口的排隊(duì)長度超過一定閾值時(shí)，系統(tǒng)可以將該交叉口的綠燈時(shí)長相應(yīng)延長，以減少排隊(duì)長度和等待時(shí)間。最后，傳感器數(shù)據(jù)還可以用于自適應(yīng)控制，使交通信號能夠根據(jù)實(shí)際情況自動(dòng)調(diào)整。通過分析傳感器數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以識別出交叉口的繁忙時(shí)段和相對較空閑時(shí)段，以及不同時(shí)間段的交通模式?；谶@些信息，交通信號可以自動(dòng)地在不同時(shí)間段內(nèi)采用不同的配時(shí)策略，最大限度地適應(yīng)交通狀況的變化。

2.實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)信號控制以應(yīng)對變化情況

實(shí)時(shí)反饋與自適應(yīng)控制策略的關(guān)鍵在于實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)信號控制，以應(yīng)對不斷變化的交通情況。這種策略利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和反饋機(jī)制，使交通信號能夠根據(jù)當(dāng)前交通狀況和需求自動(dòng)調(diào)整，提供最優(yōu)的信號配時(shí)，實(shí)現(xiàn)交通的高效運(yùn)行。

首先，通過不斷監(jiān)測交叉口附近的傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)了解交通流量、排隊(duì)長度、車輛速度等情況。這些數(shù)據(jù)為自適應(yīng)信號控制提供了關(guān)鍵的實(shí)時(shí)反饋，使系統(tǒng)能夠迅速感知交通變化，并根據(jù)數(shù)據(jù)變化調(diào)整信號配時(shí)方案。其次，自適應(yīng)信號控制策略基于反饋機(jī)制，使交通信號實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)調(diào)整。當(dāng)傳感器數(shù)據(jù)顯示交通擁堵或交通流量增加時(shí)，系統(tǒng)可以相應(yīng)地延長綠燈時(shí)長，以減少排隊(duì)長度和等待時(shí)間。相反，當(dāng)交通狀況較為暢通時(shí)，系統(tǒng)可以縮短綠燈時(shí)長，提高交通流動(dòng)性。最后，自適應(yīng)信號控制策略還可以根據(jù)不同時(shí)間段、天氣情況和事件情況來調(diào)整信號配時(shí)。例如，高峰時(shí)段和雨天可能導(dǎo)致交通流量增加，系統(tǒng)可以相應(yīng)地調(diào)整信號時(shí)長來應(yīng)對。而在特殊事件發(fā)生時(shí)，如事故、施工等，系統(tǒng)可以自動(dòng)采取相應(yīng)的信號調(diào)整策略，確保交通流暢和安全。

總之，實(shí)時(shí)反饋與自適應(yīng)控制策略的核心在于利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和反饋機(jī)制，使交通信號能夠根據(jù)不斷變化的交通情況智能地調(diào)整，從而提供最優(yōu)的信號控制方案。

四、結(jié)語

綜上所述，基于AI技術(shù)的交通信號預(yù)測與動(dòng)態(tài)調(diào)整策略在解決交通擁堵問題和提高城市通行效率方面具有巨大的潛力。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用的不斷深化，這一策略將在未來城市交通管理中發(fā)揮越來越重要的作用。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，需要政府、研究機(jī)構(gòu)、企業(yè)和社會各界的共同努力，以確保技術(shù)的合理應(yīng)用和社會的可持續(xù)發(fā)展。

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基金項(xiàng)目：陜西省教育廳2021年度一般專項(xiàng)科研計(jì)劃項(xiàng)目（項(xiàng)目編號：21JK0827）

作者單位：趙晉芳、李德旭，西安汽車職業(yè)大學(xué)交通工程學(xué)院；李權(quán)，西安羚控電子科技有限公司

■ 責(zé)任編輯：尚丹