融合预测模型的智能交通灯优化控制方案

智能交通系统的功能越来越被亟需以解决城市交通问题.其中，智能交通灯控制系统在维护交通秩序、减少拥堵等方面起着重要的作用。为提高其控制效果，本文提出了一种融合预测模型的智能交通灯优化控制方案。首先，基于历史交通流量数据，使用时间序列分析法构建交通流预测模型；然后，以预测的交通流量作为输入，使用模糊逻辑控制器进行交通灯控制策略的制定；最后，通过遗传算法对交通灯控制策略进行优化。实验结果显示，相对于传统的交通灯控制系统，该方案可以有效地减少车辆在交叉口的等待时间以及过度排放，从而提升交通流的利用效率，改善城市交通状况。这提供了一个可执行、有效的方法用于改变城市交通矛盾，为智能交通系统的研究和设计提供了新的思路。