設(shè)計(jì)一個(gè)交通信號(hào)控制綠波帶模型——核心點(diǎn)在于根據(jù)不同路口車流量變化去組合相序，將交通信號(hào)配時(shí)時(shí)間協(xié)調(diào)達(dá)到最佳方案，通過交通信號(hào)燈的控制來合理分配路權(quán)。

　　交通信號(hào)協(xié)調(diào)控制的3個(gè)關(guān)鍵參數(shù)為信號(hào)周期、綠信比和相位差。其中，信號(hào)周期是指信號(hào)燈運(yùn)行一個(gè)循環(huán)所需的時(shí)間，等于綠燈、黃燈、紅燈時(shí)間之和，根據(jù)系統(tǒng)中各交叉口的布局及交通流向、流量，計(jì)算出各個(gè)交叉口交通信號(hào)所需的信號(hào)周期時(shí)長，然后從中選出最大的周期時(shí)長作為這個(gè)系統(tǒng)的周期時(shí)長;綠信比是指一個(gè)周期時(shí)間內(nèi)有效綠燈時(shí)間與信號(hào)周期的比值;相位差是指相鄰交叉口它們同一相位綠燈(或紅燈)開始時(shí)間之差。

　　首先要確定單個(gè)交叉口的信號(hào)周期和綠信比，以及確定關(guān)鍵交叉口與公共信號(hào)周期允許變化范圍來判斷是否單項(xiàng)協(xié)調(diào)。每一個(gè)路段的周期都是不同的，單項(xiàng)協(xié)調(diào)就是指只能東西方向直行或是南北方向直行。如果可以單項(xiàng)協(xié)調(diào)，那么就確定車輛的平均行駛速度和相位差即可。

　　如果不能單項(xiàng)協(xié)調(diào)，那就要確定不同公共信號(hào)周期取值與不同信號(hào)相序設(shè)置方式下的理想交叉口間距;確定干道交叉口額的最佳相序組合與最佳公共信號(hào)周期;根據(jù)各交叉口相對(duì)于理想交叉口位置所處的方位，確定其相位差大小;根據(jù)各交叉口的偏移綠信比，求取雙向綠波帶寬度。并根據(jù)以上數(shù)據(jù)，判斷雙向流量是否平等，如果不平等，則要調(diào)整交叉口相位差，并看看優(yōu)化結(jié)果是否滿足優(yōu)化目標(biāo)。

　　通過交通數(shù)據(jù)超融合應(yīng)用平臺(tái)大數(shù)據(jù)+交通信號(hào)智能協(xié)調(diào)控制的綠波帶設(shè)計(jì)模型，已經(jīng)實(shí)際運(yùn)用于清遠(yuǎn)市的城區(qū)各條主要干道，例如清城區(qū)的北江路，在今年3月的測算優(yōu)化情況為在北江路西往東、東往西全程的行程時(shí)間分別減少了12.79%與20.79%，平均延誤時(shí)間分別降低了34.4%和48.65%，平均停車次數(shù)從5次降低到了2—3次，各項(xiàng)指標(biāo)都有顯著的降低。

　　交通與人工智能結(jié)合，首先體現(xiàn)在對(duì)路面交通設(shè)施設(shè)備進(jìn)行數(shù)字化梳理和數(shù)字化采集上，計(jì)算機(jī)第一步得“學(xué)習(xí)”交通標(biāo)識(shí)等交通規(guī)律規(guī)則。此外，通過智能視頻分析，獲得每一輛車幾分幾秒通過哪個(gè)交叉口，從而獲得每一輛車全天、周度、月度和季度的出行規(guī)律。這就能夠運(yùn)用到交通疏導(dǎo)上來，為緩解交通擁堵提供優(yōu)化方案。