本發(fā)明涉及智能交通領(lǐng)域，具體涉及一種高速公路自適應(yīng)團(tuán)霧預(yù)警與響應(yīng)控制方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著交通量的不斷增加和氣候變化的影響，高速公路和其他交通密集區(qū)域經(jīng)常發(fā)生團(tuán)霧現(xiàn)象。團(tuán)霧是一種由水汽凝結(jié)形成的霧霾，常在溫度、濕度等環(huán)境因素適宜時(shí)突然出現(xiàn)，且其持續(xù)時(shí)間和影響范圍具有較強(qiáng)的局部性和突發(fā)性。團(tuán)霧條件下，能見(jiàn)度大幅下降，嚴(yán)重影響交通安全，容易導(dǎo)致交通事故，特別是在高速公路等車速較高的路段。為了應(yīng)對(duì)團(tuán)霧對(duì)交通帶來(lái)的威脅，相關(guān)研究和技術(shù)主要集中在團(tuán)霧的預(yù)警、檢測(cè)和響應(yīng)控制方面。

2、現(xiàn)有的團(tuán)霧預(yù)警系統(tǒng)主要依賴氣象傳感器和固定的交通管理措施。常見(jiàn)的技術(shù)方案包括：

3、(1)氣象預(yù)警系統(tǒng)：利用氣象數(shù)據(jù)(如溫度、濕度、風(fēng)速等)預(yù)測(cè)團(tuán)霧的發(fā)生。這類系統(tǒng)通?；跉v史氣象數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行預(yù)警，提前通知交通管理部門。但該類方法的準(zhǔn)確性較低，往往只能在團(tuán)霧發(fā)生后才給出警告，且反應(yīng)速度較慢。

4、(2)傳統(tǒng)交通控制系統(tǒng)：包括限速標(biāo)志、交通信號(hào)燈調(diào)節(jié)等固定的交通控制手段。當(dāng)團(tuán)霧發(fā)生時(shí)，交通信號(hào)系統(tǒng)依據(jù)設(shè)定的規(guī)則進(jìn)行簡(jiǎn)單的限速調(diào)整。這些方法缺乏靈活性，無(wú)法根據(jù)實(shí)時(shí)的交通流量和能見(jiàn)度變化進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化，可能導(dǎo)致交通流量不暢，甚至發(fā)生交通擁堵和事故。

5、(3)視頻監(jiān)控與圖像識(shí)別系統(tǒng)：一些研究利用攝像頭和圖像識(shí)別技術(shù)來(lái)檢測(cè)團(tuán)霧的發(fā)生，并通過(guò)識(shí)別交通狀況進(jìn)行控制。這類系統(tǒng)能夠?qū)F(tuán)霧進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，但其局限性在于圖像識(shí)別依賴于清晰的攝像頭視角，且需要大量的計(jì)算資源，難以做到在復(fù)雜的交通和天氣條件下快速響應(yīng)。

6、盡管現(xiàn)有技術(shù)在團(tuán)霧預(yù)警與控制方面取得了一些進(jìn)展，但仍存在如下缺點(diǎn)和問(wèn)題：

7、(1)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性差：現(xiàn)有的團(tuán)霧預(yù)測(cè)系統(tǒng)通常依賴于氣象傳感器和傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法，其準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性較低，未能有效考慮動(dòng)態(tài)變化的交通和氣象因素，導(dǎo)致團(tuán)霧發(fā)生時(shí)無(wú)法及時(shí)預(yù)警。

8、(2)響應(yīng)滯后：傳統(tǒng)的交通控制措施在團(tuán)霧發(fā)生時(shí)通?；陬A(yù)定規(guī)則進(jìn)行調(diào)節(jié)，缺乏靈活性和智能化，未能實(shí)時(shí)響應(yīng)氣象和交通流量的變化，容易導(dǎo)致交通管控措施不適應(yīng)實(shí)際情況，造成交通事故或擁堵。

9、(3)缺乏智能化優(yōu)化：現(xiàn)有技術(shù)沒(méi)有采用智能化算法來(lái)根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整交通控制策略，導(dǎo)致交通管理手段過(guò)于僵化，無(wú)法實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的交通流控制和事故防范。

10、綜上所述，現(xiàn)有技術(shù)在團(tuán)霧的預(yù)警、檢測(cè)和響應(yīng)方面仍存在許多不足，亟需一種更為智能、實(shí)時(shí)、靈活的解決方案，以更好地應(yīng)對(duì)高速公路及其他交通密集區(qū)域團(tuán)霧對(duì)交通安全帶來(lái)的威脅。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)存在的問(wèn)題，本發(fā)明提供一種高速公路自適應(yīng)團(tuán)霧預(yù)警與響應(yīng)控制方法及系統(tǒng)，其目的在于，通過(guò)對(duì)高速公路的實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)、交通流量數(shù)據(jù)等信息進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和分析，采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法不斷優(yōu)化決策，使得團(tuán)霧的預(yù)警和應(yīng)急響應(yīng)更加精準(zhǔn)、高效，并能夠提高交通安全性、減少交通擁堵，并在團(tuán)霧條件下優(yōu)化交通流，為高速公路和其他交通密集區(qū)域提供更加智能的交通管理解決方案。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的具體方案如下：

3、高速公路自適應(yīng)團(tuán)霧預(yù)警與響應(yīng)控制方法，包括如下步驟：

4、步驟1，實(shí)時(shí)采集高速公路上的氣象數(shù)據(jù)和交通流量數(shù)據(jù)，氣象數(shù)據(jù)包括溫度數(shù)據(jù)、空氣濕度數(shù)據(jù)、風(fēng)速數(shù)據(jù)和能見(jiàn)度數(shù)據(jù)；交通流量數(shù)據(jù)包括車速數(shù)據(jù)、車距數(shù)據(jù)、車道占用率數(shù)據(jù)和交通流密度數(shù)據(jù)；

5、步驟2，對(duì)步驟1采集到的氣象數(shù)據(jù)和交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理，將處理后的氣象數(shù)據(jù)和交通流量數(shù)據(jù)輸入到強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型中，通過(guò)歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，對(duì)團(tuán)霧發(fā)生的時(shí)空模式進(jìn)行預(yù)測(cè)，并結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)模型與強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法構(gòu)建團(tuán)霧風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，利用團(tuán)霧風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型根據(jù)實(shí)時(shí)采集的氣象數(shù)據(jù)和交通流量數(shù)據(jù)計(jì)算團(tuán)霧風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)；當(dāng)團(tuán)霧風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)超過(guò)預(yù)定閾值時(shí)，觸發(fā)團(tuán)霧預(yù)警，系統(tǒng)自動(dòng)發(fā)布預(yù)警信號(hào)；

6、步驟3，根據(jù)步驟2所述團(tuán)霧風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)和實(shí)時(shí)交通流量數(shù)據(jù)，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型動(dòng)態(tài)調(diào)整交通控制策略，交通控制策略包括限速、信號(hào)燈調(diào)節(jié)和車道引導(dǎo)；

7、步驟4，通過(guò)實(shí)時(shí)反饋的交通流量數(shù)據(jù)、事故發(fā)生數(shù)據(jù)和能見(jiàn)度信息優(yōu)化交通管理策略，并在團(tuán)霧形成時(shí)提前采取應(yīng)急響應(yīng)措施；

8、步驟5，根據(jù)實(shí)時(shí)反饋的交通流量數(shù)據(jù)、事故發(fā)生數(shù)據(jù)和能見(jiàn)度信息，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法更新模型參數(shù)，以調(diào)整團(tuán)霧預(yù)警閾值和交通控制策略的具體參數(shù)。

9、進(jìn)一步地，步驟1中所述溫度數(shù)據(jù)通過(guò)溫度傳感器實(shí)時(shí)采集，空氣濕度數(shù)據(jù)通過(guò)濕度傳感器實(shí)時(shí)采集，風(fēng)速數(shù)據(jù)通過(guò)風(fēng)速傳感器實(shí)時(shí)采集，能見(jiàn)度數(shù)據(jù)通過(guò)能見(jiàn)度傳感器實(shí)時(shí)采集，車速數(shù)據(jù)通過(guò)路面雷達(dá)或車聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車輛的行駛速度，車距數(shù)據(jù)通過(guò)視頻監(jiān)控或雷達(dá)測(cè)距設(shè)備獲取車與車之間的距離，車道占用率數(shù)據(jù)通過(guò)車道感知設(shè)備監(jiān)測(cè)各車道的車輛占用情況，交通流密度數(shù)據(jù)通過(guò)計(jì)算交通流量檢測(cè)設(shè)備實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)單位時(shí)間內(nèi)通過(guò)特定路段的車輛數(shù)量。

10、進(jìn)一步地，步驟2中所述去噪處理包括以下步驟：

11、步驟21，根據(jù)氣象數(shù)據(jù)和交通流量數(shù)據(jù)的特性自動(dòng)選擇去噪方法：

12、對(duì)于交通流量數(shù)據(jù)，采用平滑濾波方法的移動(dòng)平均法，計(jì)算數(shù)據(jù)窗口中的平均值和平滑掉波動(dòng)，計(jì)算公式如下：

13、

14、式中：yt是平滑后的數(shù)據(jù)，xi是原始數(shù)據(jù)，n是窗口大小，通常選擇奇數(shù)；

15、對(duì)于有明顯離群值的情況采用中值濾波方法，計(jì)算數(shù)據(jù)中間值來(lái)替代原始數(shù)據(jù)點(diǎn)，計(jì)算公式如下：

16、

17、式中：yt是去噪后的數(shù)據(jù)，表示時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)，在窗口的左端；表示時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)；表示的數(shù)據(jù)，在窗口的右端。

18、對(duì)于頻率復(fù)雜、波動(dòng)大的數(shù)據(jù)，采用小波去噪方法，通過(guò)小波變換對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解，去除高頻噪聲；

19、步驟22，結(jié)合預(yù)期效果來(lái)優(yōu)化去噪策略：根據(jù)步驟21不同的去噪方法對(duì)氣象數(shù)據(jù)和交通流量數(shù)據(jù)的影響，選擇合適的去噪方法以在不損失關(guān)鍵信息的同時(shí)去除噪聲；

20、步驟23，將步驟21的去噪方法與強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型結(jié)合，形成自適應(yīng)的反饋機(jī)制，動(dòng)態(tài)選擇最合適的去噪策略。

21、進(jìn)一步地，步驟2中所述標(biāo)準(zhǔn)化處理的計(jì)算公式如下：

22、

23、式中：x'是標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)；x是原始數(shù)據(jù)；μ是數(shù)據(jù)的均值，σ是數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

24、進(jìn)一步地，所述步驟2中的歸一化處理根據(jù)每個(gè)氣象數(shù)據(jù)和交通流量數(shù)據(jù)的特征自動(dòng)選擇min-max歸一化方法或z-score歸一化方法；

25、所述min-max歸一化方法用于數(shù)據(jù)分布相對(duì)均勻且無(wú)顯著異常值的情況，min-max歸一化方法的計(jì)算公式如下：

26、

27、式中：x'是歸一化后的數(shù)據(jù)，x是原始數(shù)據(jù)，xmin和xmax分別是數(shù)據(jù)的最小值和最大值；

28、所述z-score歸一化方法用于數(shù)據(jù)大波動(dòng)，且包含異常值或不滿足均勻分布的情況，z-score歸一化方法的計(jì)算公式如下：

29、

30、式中：μ是數(shù)據(jù)的均值，range(x)是數(shù)據(jù)的范圍，即最大值減去最小值。

31、進(jìn)一步地，所述步驟2還包括異常值檢測(cè)，異常值檢測(cè)包括箱線圖方法和z-score方法，所述箱線圖根據(jù)四位數(shù)來(lái)識(shí)別異常值；

32、所述z-score方法判斷氣象數(shù)據(jù)和交通流量數(shù)據(jù)是否為異常值，如果絕對(duì)值大于某個(gè)閾值，則視為異常值，計(jì)算公式如下：

33、

34、如果|z|>3，則x被認(rèn)為是異常值，μ是數(shù)據(jù)的均值，σ是數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

35、進(jìn)一步地，步驟2中所述強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型采用q-learning或深度q網(wǎng)絡(luò)算法，強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型包括狀態(tài)空間、動(dòng)作空間和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)；

36、狀態(tài)空間包括當(dāng)前的交通流數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、道路能見(jiàn)度和團(tuán)霧風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)；

37、所述團(tuán)霧風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的計(jì)算公式如下：

38、f＝α1t+α2rh+α3v+α4p+α5vis

39、式中，α1、α2、α3、α4、α5為權(quán)重系數(shù)，由強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型通過(guò)歷史數(shù)據(jù)自動(dòng)調(diào)整；t表示溫度；rh表示相對(duì)濕度；p表示氣壓；vis表示能見(jiàn)度；

40、動(dòng)作空間包括對(duì)交通控制策略的調(diào)整，所述交通控制策略還包括限速調(diào)整、信號(hào)燈調(diào)節(jié)和車道引導(dǎo)；

41、所述限速調(diào)整是根據(jù)團(tuán)霧風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)和實(shí)時(shí)能見(jiàn)度數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整電子限速標(biāo)志，具體為：

42、當(dāng)能見(jiàn)度200m≤vis<500m時(shí)，限速調(diào)整為80km/h；

43、當(dāng)能見(jiàn)度100m≤vis<200m時(shí)，限速調(diào)整為60km/h；

44、當(dāng)能見(jiàn)度vis<100m時(shí)，限速為40km/h，關(guān)閉部分車道；

45、所述信號(hào)燈調(diào)節(jié)是根據(jù)團(tuán)霧風(fēng)險(xiǎn)、交通流量密度、車速、事故頻率、車道占用率和路段通行能力，優(yōu)化交通信號(hào)燈的綠燈與紅燈時(shí)長(zhǎng)，調(diào)整信號(hào)燈周期，在團(tuán)霧高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，增加交通信號(hào)燈的閃爍頻率，提醒駕駛員注意減速；根據(jù)交通流量密度和車速，動(dòng)態(tài)調(diào)整信號(hào)燈的相位和周期，減少車輛等待時(shí)間和擁堵；

46、所述車道引導(dǎo)是當(dāng)團(tuán)霧導(dǎo)致局部區(qū)域能見(jiàn)度過(guò)低時(shí)，通過(guò)車道引導(dǎo)裝置或電子標(biāo)識(shí)引導(dǎo)車輛駛?cè)氚踩嚨溃?/p>

47、獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)依據(jù)交通流數(shù)據(jù)、事故率和通行效率進(jìn)行綜合評(píng)估，并根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)最大化原則選擇最優(yōu)策略，所述獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的計(jì)算公式如下：

48、r＝ω1·λ-ω2·α+ω3·η-ω4·t

49、式中：r表示獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)；λ代表當(dāng)前區(qū)域的交通流量，交通流量包括車輛數(shù)和車道占用率，越高說(shuō)明更擁堵；α表示在特定時(shí)間窗口內(nèi)發(fā)生的事故數(shù)量或事故概率；η是交通系統(tǒng)的通行能力，即單位時(shí)間通過(guò)的車輛數(shù)或平均車速；t是團(tuán)霧風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)；ω1、ω2、ω3和ω4是各個(gè)因素的權(quán)重系數(shù)，表示不同因素在決策中的重要性；

50、所述預(yù)警信號(hào)包括但不限于通過(guò)變速限速標(biāo)志、可變信息顯示屏和車載信息系統(tǒng)實(shí)時(shí)發(fā)布預(yù)警信息，提醒駕駛員減速或采取繞行措施。

51、進(jìn)一步地，步驟4中所述應(yīng)急響應(yīng)措施包括提前啟動(dòng)限速、調(diào)整交通信號(hào)和引導(dǎo)車輛駛?cè)氚踩嚨赖拇胧?/p>

52、實(shí)現(xiàn)所述方法的高速公路自適應(yīng)團(tuán)霧預(yù)警與響應(yīng)控制系統(tǒng)，包括

53、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，用于實(shí)時(shí)采集高速公路的氣象數(shù)據(jù)和交通流量數(shù)據(jù)；

54、數(shù)據(jù)處理模塊，用于對(duì)采集到的氣象數(shù)據(jù)和交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理；

55、強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，用于根據(jù)處理后的氣象數(shù)據(jù)和交通流量數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)團(tuán)霧發(fā)生的時(shí)空模式，并計(jì)算團(tuán)霧風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)；

56、預(yù)警與響應(yīng)控制系統(tǒng)，用于當(dāng)團(tuán)霧風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)超過(guò)預(yù)定閾值時(shí)，觸發(fā)團(tuán)霧預(yù)警，并動(dòng)態(tài)調(diào)整交通控制策略；

57、自適應(yīng)學(xué)習(xí)模塊，用于根據(jù)實(shí)時(shí)反饋的交通流量數(shù)據(jù)、事故發(fā)生數(shù)據(jù)和能見(jiàn)度信息，持續(xù)更新強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，動(dòng)態(tài)調(diào)整團(tuán)霧預(yù)警閾值和交通控制策略的具體參數(shù)。

58、進(jìn)一步地，所述預(yù)警與響應(yīng)控制系統(tǒng)包括：

59、預(yù)警信號(hào)發(fā)布裝置，用于通過(guò)變速限速標(biāo)志、可變信息顯示屏和車載信息系統(tǒng)實(shí)時(shí)發(fā)布團(tuán)霧預(yù)警信息；

60、動(dòng)態(tài)交通管控裝置，用于根據(jù)實(shí)時(shí)能見(jiàn)度數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整電子限速標(biāo)志、優(yōu)化交通信號(hào)燈周期和引導(dǎo)車輛駛?cè)氚踩嚨溃?/p>

61、所述自適應(yīng)學(xué)習(xí)模塊包括：

62、模型更新單元，用于根據(jù)實(shí)時(shí)反饋的交通流量數(shù)據(jù)和能見(jiàn)度信息更新強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型；

63、閾值調(diào)整單元，用于動(dòng)態(tài)調(diào)整團(tuán)霧預(yù)警閾值；

64、策略優(yōu)化單元，用于優(yōu)化交通控制策略的具體參數(shù)。

65、本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)

66、本發(fā)明的技術(shù)優(yōu)點(diǎn)主要包括以下幾個(gè)方面：

67、1、團(tuán)霧預(yù)測(cè)精準(zhǔn)性提升：利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法結(jié)合實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)和交通流量信息，對(duì)團(tuán)霧發(fā)生的時(shí)空模式進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和優(yōu)化，顯著提高了團(tuán)霧預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性，避免了傳統(tǒng)方法中常見(jiàn)的誤報(bào)和漏報(bào)問(wèn)題。

68、2、智能化動(dòng)態(tài)響應(yīng)控制：通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，根據(jù)實(shí)時(shí)能見(jiàn)度、交通流密度和團(tuán)霧影響范圍，自適應(yīng)調(diào)整限速策略、信號(hào)燈調(diào)節(jié)和車道引導(dǎo)，確保最佳的交通流管理策略，有效提高交通安全性與能告效率，以減少交通擁堵，克服了現(xiàn)有固定限速和信號(hào)控制方式的不足。

69、3、自適應(yīng)優(yōu)化能力強(qiáng)：采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，使系統(tǒng)能夠在運(yùn)行過(guò)程中不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化策略。通過(guò)實(shí)時(shí)反饋機(jī)制，動(dòng)態(tài)調(diào)整團(tuán)霧預(yù)警閾值和響應(yīng)措施，適應(yīng)不同天氣、季節(jié)和交通狀況，提升了系統(tǒng)的自適應(yīng)能力。

70、4、減少交通事故，提高安全性：通過(guò)提前預(yù)警、智能限速和優(yōu)化交通流控制，有效降低高速公路上的事故發(fā)生率，提高整體行車安全性，以減少由于團(tuán)霧天氣能見(jiàn)度低導(dǎo)致駕駛員反應(yīng)時(shí)間延遲造成的連環(huán)追尾事故和減少人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失。

71、5、提升道路通行效率：通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化限速和信號(hào)控制，使交通管理更加精準(zhǔn)，在保證安全的同時(shí)最大程度減少不必要的通行延誤，提高高速公路在惡劣天氣下的通行能力，克服了傳統(tǒng)保守限速措施導(dǎo)致的通行效率降低的問(wèn)題。

72、6、智能化程度高，減少人工干預(yù)：通過(guò)自動(dòng)化的數(shù)據(jù)采集、實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)和決策優(yōu)化，減少人工監(jiān)測(cè)和決策的依賴，提高交通管理的智能化水平，使交通控制更加科學(xué)合理。

73、7、適用范圍廣泛，具有普適性：不僅適用于高速公路，還可用于城市快速路、橋梁、隧道和山區(qū)道路等團(tuán)霧高發(fā)區(qū)域。通過(guò)不同環(huán)境下的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，系統(tǒng)能夠適應(yīng)各種復(fù)雜交通場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域部署和應(yīng)用。

74、綜上所述，本發(fā)明通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建高速公路自適應(yīng)團(tuán)霧預(yù)警與響應(yīng)控制方法及系統(tǒng)，相較于傳統(tǒng)方法，具有更高的預(yù)測(cè)精度、更靈活的動(dòng)態(tài)響應(yīng)、更強(qiáng)的自適應(yīng)優(yōu)化能力，能夠有效提升交通安全性和通行效率，并減少人工干預(yù)，實(shí)現(xiàn)智能化交通管理，具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值和推廣前景。