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摘要：本发明属于智能交通系统技术领域，具体涉及一种基于深度学习的八向四阶交通信号控制方法及系统，方法包括收集路口数据；数据预处理；构建、训练深度学习模型；处理实时收集的路口数据，得到实时控制决策，执行交通信号控制。系统包括数据收集层、数据预处理层、深度学习模型层、决策输出层和信号控制执行层。本发明实现了对复杂路口的精细化控制，提高了交通效率；通过深度学习和注意力机制，能够准确捕捉和预测复杂的交通模式；具备实时动态调整能力，能够快速响应交通状况变化；支持协同优化，可与相邻路口协调，实现区域级的交通流优化；具有良好的可扩展性和适应性，能够不断学习和改进。
主权项：1.一种基于深度学习的八向四阶交通信号控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：使用传感器、摄像头和其他IoT设备收集路口数据，得到结构化数据集D；步骤S2：对结构化数据集D进行数据清洗、特征缩放、时间编码以及特征工程处理，得到增强特征矩阵X'；步骤S3：构建深度学习模型：输入增强特征矩阵X'，再经过嵌入处理、自注意力处理、多头注意力处理、位置编码处理、前馈神经网络处理、多层堆叠处理、输出处理，最后得到初始模型结构的状态概率矩阵S；步骤S4：训练深度学习模型：输入增强特征矩阵X'、状态概率矩阵S和真实标签Y，再经过前向传播处理、损失函数计算、Adam优化处理、学习率调度处理、参数更新处理，得到训练后的模型参数θ，并进行新数据推理；步骤S5：基于训练后的深度学习模型，对实时收集的路口数据进行处理，得到实时控制决策，同时，基于实时收集的路口数据，采用滑动窗口策略对深度学习模型进行更新训练；步骤S6：基于实时控制决策，执行交通信号控制。
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百度查询： 上海电科智能系统股份有限公司 无锡市公安局 一种基于深度学习的八向四阶交通信号控制方法及系统
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