基于AI技術的交通信號預測與動態調整策略

摘要：隨著城市化進程的加速，交通擁堵問題日益突顯，傳統的定時配時方法已經無法滿足實時變化的交通流量需求。因此，關注于利用AI技術來提高交通信號控制的效率和智能性。首先，從數據采集與處理、預測模型構建以及預測精度評估與改進等方面探討了AI技術在交通信號預測中的具體應用；其次，結合交通信號的特點，提出了具有針對性的動態交通信號調整策略，進而為交通的合理安排提供參考。

關鍵詞：AI；交通信號；預測；動態調整

一、前言

在現代城市交通管理中，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發展。隨著人口增長和車輛數量的不斷增加，傳統的交通信號控制方法逐漸顯現出局限性，往往無法適應交通流量的變化和突發事件的影響。為了解決這一問題，基于人工智能（AI）技術的交通信號預測與動態調整策略正在成為一個備受關注的研究領域。

二、AI技術在交通信號預測中的應用

（一）數據采集與處理

1.交通流量數據的收集與處理

交通流量數據的收集與處理是預測模型構建的基礎，旨在準確獲取道路上車輛的數量、速度和密度等信息。數據的采集可以通過多種方式實現，包括傳感器網絡、攝像頭、無線通信設備等。傳感器網絡可以布置在關鍵交通節點或道路上，以獲取實時交通流量信息。攝像頭則能夠通過圖像處理技術，實時監測車輛運行狀態并將其轉化為數字數據。

收集到的交通流量數據可能呈現復雜和多變的特征，包括高峰期、低谷期、突發事件等，因此數據的處理顯得尤為重要。AI技術在此發揮作用，通過對大量歷史數據進行分析和學習，能夠識別出數據的規律和趨勢。基于機器學習算法，如回歸分析、時間序列分析等，可以對數據進行建模，從而預測未來一段時間內的交通流量情況。同時，深度學習方法，如卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），能夠更好地捕捉數據中的非線性關系，提高預測的準確性。

在數據采集和處理階段，確保數據的質量和準確性至關重要。這涉及數據清洗、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，考慮外部因素如天氣、節假日等，將這些因素整合到數據中，可以更全面地反映出交通流量的變化模式。綜合來看，AI技術在數據采集與處理過程中，通過分析、學習和模型構建，為交通信號預測提供了堅實的基礎，為后續的動態調整策略提供了準確的輸入。

2.天氣、事件等外部因素數據的整合

天氣、事件等外部因素數據能夠對交通流量產生影響，因此將這些因素納入模型考慮，有助于提高預測的準確性和全面性。

首先是天氣，惡劣天氣如雨雪、霧霾等導致車輛行駛速度降低，道路通行能力下降，從而引發交通擁堵。為了整合天氣因素，需要收集氣象數據，如降水量、溫度、能見度等，這些數據可以從氣象站、氣象衛星等渠道獲取。然后，通過AI技術進行處理，將天氣數據與交通流量數據進行關聯分析，從而揭示不同天氣狀況下交通流量的變化規律。

其次是事件數據，事件如事故、施工、體育賽事等都可能導致道路封閉或交通流量劇增，進而影響交通信號的預測與調整。整合事件數據需要收集相關信息，如事件類型、地點、持續時間等。AI技術可以通過對歷史事件數據的分析，識別出事件對交通流量的影響程度和持續時間的趨勢，從而更準確地預測交通信號的變化情況[1]。

（二）預測模型構建

1.機器學習算法在交通流預測中的應用

機器學習算法能夠從歷史交通流量數據中學習交通模式和趨勢，并將這些模式應用于未來的預測中。

首先，數據準備是機器學習模型構建的基礎。歷史交通流量數據被整理成有序的時間序列，每個時間點的流量作為輸入特征。除此之外，前述的外部因素數據，如天氣和事件數據，也被整合進來作為特征，以更全面地捕捉交通流量的變化。同時，為了訓練模型，需要將數據分割為訓練集和測試集，以便在測試集上評估模型的性能。

其次，機器學習算法的選擇對預測模型的效果至關重要。在交通流預測中，常用的機器學習算法包括線性回歸、決策樹、支持向量機（SVM）等。這些算法能夠分析數據之間的關系，找出影響交通流量的因素，并建立相應的模型。另外，針對時間序列數據，循環神經網絡（RNN）和長短時記憶網絡（LSTM）等深度學習方法也逐漸被應用，因為它們能夠捕捉數據中的時間相關性和非線性關系，提高預測精度。

最后，模型的訓練和評估是模型構建的關鍵環節。使用訓練集，機器學習算法通過優化模型參數，擬合歷史數據，以便在未來預測時能夠更準確地預測交通流量。然后，使用測試集來評估模型的性能，通常使用評價指標如均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）等來衡量模型的預測準確性。

2.深度學習方法的效果與優勢

深度學習是一類基于神經網絡結構的機器學習方法，特點是能夠自動從數據中學習復雜的特征和模式，適用于處理大規模、高維度的數據，對交通流量預測具有獨特的優勢。

首先，深度學習方法能夠捕捉時間序列數據中的長期依賴關系。在交通流量預測中，過去的交通情況對未來的影響可能存在延遲效應，傳統的機器學習方法可能難以捕捉到這種長期依賴關系。而深度學習方法，如循環神經網絡（RNN）和長短時記憶網絡（LSTM），具有記憶功能，能夠有效地處理時間序列數據，從而更準確地預測未來的交通流量。其次，深度學習方法能夠從大規模數據中學習復雜的特征。交通流量數據通常包含豐富的信息，包括季節性變化、節假日效應、特定時間段的交通模式等。深度學習方法通過多層神經網絡的結構，可以逐步提取和抽象數據中的不同層次的特征，從而更好地反映交通流量的復雜性。最后，深度學習方法還具有較強的泛化能力。在面對新的數據和情況時，深度學習模型能夠從之前學習到的模式中推斷出合理的預測，從而在一定程度上減少過擬合問題，提高了預測的穩定性和可靠性。

然而，需要注意的是，深度學習方法在訓練過程中可能需要大量的數據和計算資源，以及調整模型參數的經驗。同時，由于深度學習模型的復雜性，模型的解釋性可能相對較低，難以直觀理解模型是如何進行預測的[2]。

（三）預測精度評估與改進

1.評價不同模型的預測性能

為了確定哪種模型在特定場景下表現最佳，需要借助合適的評價指標對模型進行比較和選擇。

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

為了進行模型性能的評價，可以首先將數據分為訓練集和測試集，使用訓練集來訓練模型，然后使用測試集來驗證模型的預測性能。通過計算不同模型在測試集上的評價指標，可以直觀地了解各模型的相對優劣。同時，為了更好地評估模型的魯棒性和泛化能力，還可以使用交叉驗證方法。交叉驗證將數據劃分為多個子集，輪流將其中一個子集作為測試集，其余子集作為訓練集，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，避免僅僅因為某個特定數據集的干擾而得出錯誤的結論。

2.持續優化模型以提高預測準確度

為了持續優化交通信號預測模型，以提高預測準確度，需要在評估基礎上采取一系列改進策略，不斷提升模型的性能和效果。

首先，數據質量和多樣性是優化模型的關鍵。確保數據的質量、準確性和完整性，同時確保數據集覆蓋了不同時間段、不同天氣和事件情況下的交通流量變化。更豐富的數據能夠幫助模型更好地理解交通模式，從而提高預測的準確性。其次，特征工程的優化也能對模型的表現產生重要影響。在模型構建之前，需要對特征進行選擇和轉化，以提取出最有用的信息。特征選擇可以去除不相關或重復的特征，避免模型過度擬合。特征轉化則可以將原始數據轉化為更有意義的特征，增強模型的表達能力。再次，模型的選擇和參數調整是優化過程中的關鍵環節。不同模型具有不同的適用場景和特點，因此需要根據實際情況選擇最適合的模型。同時，模型的參數調整能夠對模型的性能產生顯著影響。通過調整參數，可以找到使模型在預測中表現最佳的設置。最后，持續監測和更新模型也是優化的一部分。由于交通狀況可能受到多種因素影響，模型需要不斷地學習和適應新的數據，以保持預測的準確性。定期對模型進行校準和更新，可以使其保持適應性和穩定性[3]。

三、動態交通信號調整策略

（一）基于預測結果的信號優化

1.實時預測結果在信號控制中的應用

基于預測結果的信號優化是動態交通信號調整策略中的關鍵環節，通過將實時的交通流量預測結果應用于信號控制，以實現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測模型，獲取未來一段時間內交通流量的預測結果。這些預測結果可以提供交通流量的變化趨勢、高峰時段和擁堵情況等關鍵信息。通過實時采集的交通數據和外部因素數據，將預測結果與實際情況進行對比，不斷修正預測模型，以保證預測的準確性。其次，將實時的預測結果應用于交通信號控制。根據預測的交通流量變化情況，可以調整交通信號的時長和配時方案，以適應不同時間段的交通需求。例如，在預測到高峰時段即將到來時，可以提前調整信號時長，以緩解擁堵情況，優化交通流動。最后，實時的預測結果還可以用于實現綠波帶、交叉口協調等控制策略。通過預測未來的交通流量分布，可以更加精確地調整不同交叉口的信號配時，從而最大限度地減少交通擁堵，提高交通效率。

2.響應擁堵情況進行信號時長調整

首先，基于預測結果的交通流量變化趨勢可以提前預測可能出現的擁堵情況。當預測結果顯示交通流量即將達到高峰或出現明顯增加時，交通管理系統可以自動啟動信號時長調整的策略。其次，一旦擁堵情況發生，交通信號時長可以根據實際情況進行動態調整。在擁堵時，可以將主要道路的綠燈時長適度延長，以便盡量減少車輛的停車等待時間，緩解擁堵。同時，可以減少次要道路的綠燈時長，以保證主要道路的交通暢通。最后，響應擁堵情況的信號時長調整也可以結合其他交通管理策略，如綠波帶控制。通過協調相鄰交叉口的信號配時，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間，提高交通流動性[4]。

（二）多源數據融合的智能調控

1.整合多種數據源優化信號控制策略

在動態交通信號調整策略中，多源數據融合的智能調控是一種強有力的方法。它通過整合來自多種數據源的信息，優化交通信號控制策略，以實現更加精確和高效的交通管理。

首先，多源數據的整合涵蓋了多個方面的信息，包括交通流量數據、天氣數據、事件數據等。交通流量數據提供了交通狀況的基礎信息，天氣數據可以影響交通流量，事件數據如事故、施工等會導致道路封閉或交通擁堵。通過整合這些不同源的數據，可以更全面地了解交通情況，準確分析影響交通的各種因素。其次，多源數據的整合有助于建立更準確的交通模型。傳統的信號控制可能只依賴于交通流量數據，而多源數據的整合使得交通模型可以考慮更多的影響因素，從而更準確地預測交通情況和趨勢。通過機器學習和深度學習等方法，可以將不同源的數據進行融合，構建更具適應性和預測能力的交通模型。最后，多源數據融合的智能調控策略可以動態地調整信號配時方案。根據不同時間段、天氣狀況和事件情況，系統可以自動選擇合適的信號時長和配時策略，以確保交通流暢性和效率。例如，在下雨天氣或發生事故時，系統可以及時調整信號時長，以減少交通擁堵。

2.AI技術在多源數據融合中的作用

AI技術在多源數據融合的智能調控中扮演著關鍵角色，它能夠處理復雜的數據關聯、提取特征，并為交通信號優化策略的制定提供智能支持。

首先，AI技術能夠實現多源數據的自動融合與整合。不同數據源的格式和類型可能各異，如交通流量數據、天氣數據和事件數據。AI技術能夠通過數據預處理、特征工程等方法，將不同數據源的信息整合到一個統一的數據表示中，以便進行分析和處理。這使得系統能夠綜合考慮各種因素，為信號控制策略的優化提供全面的數據基礎。

其次，AI技術在數據關聯與模式識別方面具有優勢。通過分析多源數據之間的關聯關系，AI技術能夠揭示出數據之間的隱含規律和相互影響，從而更好地了解交通狀況的復雜性。例如，通過訓練深度學習模型，可以捕捉交通流量、天氣和事件之間的非線性關系，進而提高交通預測的精確度。

再次，AI技術還能夠在多源數據中提取有價值的特征。在數據融合過程中，AI技術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據維度，減少噪聲干擾，提高信號控制策略的可靠性和效果。

最后，AI技術在智能決策方面的應用也是關鍵。通過建立預測模型、優化算法等，AI技術能夠根據多源數據的綜合分析，自動制定交通信號控制策略。它能夠在實時監測的基礎上，靈活地調整信號時長、配時方案，以響應交通狀況的變化，最大限度地減少交通擁堵，提高交通效率[5]。

（三）實時反饋與自適應控制

1.利用傳感器數據進行實時調整

傳感器數據的應用能夠實現實時監測和調整交通信號，以適應交通狀況的變化，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，可以實時采集交通流量、車輛速度、排隊長度等關鍵信息。這些傳感器數據可以提供精準的交通狀況，反映出交叉口的擁堵程度以及車輛的等待情況。傳感器數據的實時性使得交通管理系統能夠隨時獲取最新的交通信息，為信號控制的調整提供準確的依據。其次，利用傳感器數據，交通管理系統能夠實現實時的信號時長調整。當交通流量出現變化時，系統可以根據傳感器數據動態地調整信號的配時方案。例如，當傳感器數據顯示某個交叉口的排隊長度超過一定閾值時，系統可以將該交叉口的綠燈時長相應延長，以減少排隊長度和等待時間。最后，傳感器數據還可以用于自適應控制，使交通信號能夠根據實際情況自動調整。通過分析傳感器數據，系統可以識別出交叉口的繁忙時段和相對較空閑時段，以及不同時間段的交通模式。基于這些信息，交通信號可以自動地在不同時間段內采用不同的配時策略，最大限度地適應交通狀況的變化。

2.實現自適應信號控制以應對變化情況

實時反饋與自適應控制策略的關鍵在于實現自適應信號控制，以應對不斷變化的交通情況。這種策略利用實時數據和反饋機制，使交通信號能夠根據當前交通狀況和需求自動調整，提供最優的信號配時，實現交通的高效運行。

首先，通過不斷監測交叉口附近的傳感器數據，實時了解交通流量、排隊長度、車輛速度等情況。這些數據為自適應信號控制提供了關鍵的實時反饋，使系統能夠迅速感知交通變化，并根據數據變化調整信號配時方案。其次，自適應信號控制策略基于反饋機制，使交通信號實現實時調整。當傳感器數據顯示交通擁堵或交通流量增加時，系統可以相應地延長綠燈時長，以減少排隊長度和等待時間。相反，當交通狀況較為暢通時，系統可以縮短綠燈時長，提高交通流動性。最后，自適應信號控制策略還可以根據不同時間段、天氣情況和事件情況來調整信號配時。例如，高峰時段和雨天可能導致交通流量增加，系統可以相應地調整信號時長來應對。而在特殊事件發生時，如事故、施工等，系統可以自動采取相應的信號調整策略，確保交通流暢和安全。

總之，實時反饋與自適應控制策略的核心在于利用實時數據和反饋機制，使交通信號能夠根據不斷變化的交通情況智能地調整，從而提供最優的信號控制方案。

四、結語

綜上所述，基于AI技術的交通信號預測與動態調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。隨著技術的不斷發展和應用的不斷深化，這一策略將在未來城市交通管理中發揮越來越重要的作用。然而，在實際應用中，需要政府、研究機構、企業和社會各界的共同努力，以確保技術的合理應用和社會的可持續發展。

參考文獻

[1]劉萍.基于非線性宏觀方法的交通信號預測控制分析[J].電子產品世界，2023，30（07）：86-88.

[2]褚躍躍，閆飛，李浦.含擾動迭代學習補償的城市交通信號預測控制方法[J].計算機工程，2023，49（07）：305-312.

[3]婁成杭.基于顯式模型預測控制方法的區域邊界交通信號控制研究[D].廣州：廣東工業大學，2022.

[4]唐慕堯，周大可，李濤.結合狀態預測的深度強化學習交通信號控制[J].計算機應用研究，2022，39（08）：2311-2315.

[5]姚平福. 于短時交通流預測的城市區域交通信號控制研究[J].運輸經理世界，2022（09）：98-100.

基金項目：陜西省教育廳2021年度一般專項科研計劃項目（項目編號：21JK0827）

作者單位：趙晉芳、李德旭，西安汽車職業大學交通工程學院；李權，西安羚控電子科技有限公司

■ 責任編輯：尚丹