一种基于机器学习的交通流量预测与信号调节方法

本发明公开了一种基于机器学习的交通流量预测与信号调节方法，包括：数据采集：对实时交通数据进行采集；数据处理：对交通流量数据及外部数据进行标准化处理；机器学习模型训练：将处理后的多模态数据通过模型进行训练；交通流量预测：根据当前的多模态数据预测未来一段时间内的交通流量变化；信号调节：基于预测的未来交通流量，调整个路口的交通信号。本发明通过对多模态数据包括交通流量、天气、突发事件等进行深度学习训练，模型能够更精准地捕捉交通流量变化的趋势和规律，显著提高预测的准确性。系统能够根据实时数据灵活调整信号周期和绿灯时长，使交通信号控制具有更好的适应性，能有效应对交通流量的瞬时波动，提升交通系统的整体效率。