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AI路口信号配时优化:排队消散与绿信比自适应

在智慧城市实验室的第三阶段试验中,我们把研究对象从单点设备转向路网的时序耦合问题:一个路口延长绿灯,往往会在两个街区外制造新的排队。团队以某城区 12 个连续信号交叉口为试验段,接入线圈与视频检测的过车数据,构建了以排队消散时间为核心目标的配时策略模型。

与固定配时或单点自适应不同,我们没有直接优化绿灯时长,而是先估计各相位的到达率与饱和流率,再用滚动时域方式求解绿信比与相位差的联合调整量,并对单周期调整幅度设上限,避免相邻周期配时抖动干扰驾驶预期。

要点:

  • 进展:试验段工作日早高峰车均延误下降约 11%,主干道行程时间波动(P85 与中位数之差)收窄约 9%,协调方向停车次数减少,支路进口道未出现明显恶化。
  • 下一步:接入公交与应急车辆的优先请求,验证多目标冲突下的策略取舍,并在雨季低饱和场景下检验模型鲁棒性。

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