摘要
本发明公开了一种城市交通信号时空自适应柔性调控方法及系统,所述方法包括实时采集交叉路口的车辆数量、车辆速度、行人数量和行人速度等交通数据;对采集的交通数据进行清洗、归一化及特征提取,生成标准化交通参数;基于所述标准化交通参数,通过时空图卷积网络与轻量级深度强化学习混合算法生成信号灯配时方案;根据所述信号灯配时方案对交通信号灯进行实时调整;将交通数据、远程监控的路口状态进行存储,整合邻近路口信息进行区域性策略优化,并通过联邦学习整合各路口策略数据,生成全局模型以优化协同惩罚系数;本发明能够快速响应交通流量的动态变化,优化信号灯配时方案,显著提升数据处理速度和决策效率。
技术关键词
调控方法
深度强化学习
交通特征
预测交通流量
行人数量
策略
混合算法
交通信号灯
生成动作
激光测速仪
柔性
雷达传感器
网络
数据
Softmax函数
并行计算架构
红外传感器
参数
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决策
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深度强化学习模型
调控算法
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策略
计算机程序代码
移动机器人
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