城市路口信号配时AI调优：溢流控制与绿信比

在智慧城市实验室的第三阶段实验中，我们把研究对象收窄到一个具体场景：主城区12个相邻路口的早晚高峰溢流。传统定时方案与单点感应控制在小范围拥堵时会互相挤压——上游放行越多，下游排队越早溢出，形成排队回溢。

做法上没有更换信号机，而是在既有信号控制系统之上加一层轻量决策模块：以路口检测器与浮动车轨迹为输入，滚动预测未来5分钟的进口道排队长度，再用约束优化求解周期内的绿信比分配，把「下游剩余容量」作为硬约束，而不是只看单点饱和度。推理部署在边缘侧，单次求解控制在300毫秒以内，控制周期维持原有3分钟，避免频繁相位切换带来的驾驶不适。

阶段性进展：在12个路口的对照测试中，早晚高峰平均停车次数下降约14%，干线行程时间波动收窄，溢流触发次数由日均9次降至4次。需要说明的是，效果对检测器数据质量较敏感，两个路口因线圈老化导致预测偏差，已单独降级回原方案运行。