在智慧城市实验室的试验路段，我们把信号配时从固定周期改为短周期滚动优化：每5分钟依据地磁与视频车检、公交GPS、路口排队长度，预测未来15分钟各相位需求，并在最小绿、最大绿、行人过街等约束下求解绿信比与相位差。方案不采用端到端黑盒，而是预测加规则约束加轻量优化，边缘信号机本地执行，中心仅下发参数，断网时回退到预设方案。
进展：首轮在3个路口、早晚高峰各4小时测试，主干道平均停车次数下降约12%，支路最大排队长度下降约9%；右转与行人相位冲突场景仍会牺牲少量通行效率。
下一步：加入公交优先与急救车辆绿波请求，并验证雨天、节假日等稀疏场景下的鲁棒性，避免过拟合早晚高峰。
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