基于PSO-LSTM神经网络的交通信号相位自适应调整方法、系统

作者：石琴; 侯伟路; 郭利泉; 吴为教; 张晓楠

来源：2023-11-03, 中国, CN202311451892.2.

本发明属于交通控制领域,具体涉及一种基于PSO-LSTM神经网络的交通信号相位自适应调整方法、系统及其设备。该方法包括如下步骤：S1：在灯控路口处安装数据采集设备,采集路口不同相位各个车道上的等待车辆数；S2：记录灯控路口每个交通信号的相位对应的工作日期、天气和时段的信息；S3：利用采集到的特征数据生成交通特征时间序列；S4：构建一个利用PSO算法优化超参数的LSTM神经网络,将其作为交通预测网络；S5：利用交通特征时间序列的历史数据训练交通预测网络；S6：利用交通预测网络预测未来车流量；并根据预测结果调整路口各向的红绿灯时长。本发明解决了大流量交叉路口的车辆通行效率较低,通行状况易受到自然和社会因素影响的问题。