本申请涉及一种城市交通信号控制方案推荐方法、系统、装置和介质，通过根据交叉口的相对交通状态、交通状态极值标识和动态系数，获取交叉口的交通状态指标，其中，交通状态指标用于评估交叉口的运行情况，在交通状态指标大于预设阈值的情况下，通过预训练的交叉口深度推荐模型为交叉口推荐交叉口信号控制方案，交叉口信号控制方案包括信号周期长度和相位绿信比的组合，解决了相关技术中通过信号配时师调整信号控制，所需人工成本高，效率低的问题，也有效的解决了交通拥堵的问题。也有效的解决了交通拥堵的问题。也有效的解决了交通拥堵的问题。
【技术实现步骤摘要】
城市交通信号控制方案推荐方法、系统、装置和介质
[0001]本申请涉及智能交通
，特别是涉及城市交通信号控制方案推荐方法、系统、装置和介质。
技术介绍
[0002]交通拥堵常发于道路交叉口处，通过调整信号控制方案，合理地为交叉口各股车流分配路权可以有效地降低车辆延误、减少车辆排队，从而有助于防治交通拥堵现象的发生。在相关技术中，为了应对交叉口的拥堵，当拥堵发生时，信号配时师们往往通过手动切换控制模式、调整控制参数来解决拥堵问题。但这项工作需要大量的信号配时师来完成，且当流量回落时，人工很难及时发现，同时无法将控制模式切换回正常模式，导致治理交通拥堵现象效率低。
[0003]目前针对相关技术中通过信号配时师调整信号控制，所需人工成本高，效率低的问题，尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供了一种城市交通信号控制方案推荐方法、系统、装置和介质，以至少解决相关技术中通过信号配时师调整信号控制，所需人工成本高，效率低的问题。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种城市交通信号控制方案推荐方法，所述方法包括：
[0006]根据交叉口的相对交通状态、交通状态极值标识和动态系数，获取交叉口的交通状态指标，其中，所述交通状态指标用于评估所述交叉口的运行情况；
[0007]在所述交通状态指标大于预设阈值的情况下，通过预训练的交叉口深度推荐模型为所述交叉口推荐交叉口信号控制方案，所述交叉口信号控制方案包括信号周期长度和相位绿信比的组合。
[0008]在其中一些实施例中，所述通过预训练的交叉口深度推荐模型为所述交叉口推荐交叉口信号控制方案之后，所述方法还包括：
[0009]在需推荐所述交叉口信号控制方案的交叉口属于任一协调组团的情况下，获取所述交叉口所属的目标协调组团，通过预训练的协调组团深度推荐模型为所述目标协调组团推荐协调组团信号控制方案，所述协调组团信号控制方案包括所述目标协调组团包含的交叉口的协调相位差。
[0010]在其中一些实施例中，训练协调组团深度推荐模型包括：
[0011]定义协调组团用户为协调组团包含的交叉口和所述包含的交叉口的交通状态的组合，协调组团项目为协调组团包含的交叉口的协调相位差；
[0012]根据历史数据获取协调组团项目对协调组团用户的接受率以及协调组团项目对协调组团用户的效率，根据所述协调组团项目对协调组团用户的接受率和所述协调组团项目对协调组团用户的效率，获取协调组团项目对应特定协调组团用户的评分；
[0013]通过所述协调组团用户、所述协调组团项目和所述协调组团项目对应特定协调组团用户的评分对协调组团深度推荐模型进行训练，获取预训练的协调组团深度推荐模型。
[0014]在其中一些实施例中，训练交叉口深度推荐模型包括：
[0015]定义交叉口用户为交叉口编号与交叉口的交通状态的组合，交叉口项目为信号周期长度和相位绿信比的组合；
[0016]根据历史数据获取交叉口项目对交叉口用户的接受率以及交叉口项目对交叉口用户的效率，根据所述交叉口项目对交叉口用户的接受率和所述交叉口项目对交叉口用户的效率，获取交叉口项目对应特定交叉口用户的评分；
[0017]通过所述交叉口用户、所述交叉口项目和所述交叉口项目对应特定交叉口用户的评分对交叉口深度推荐模型进行训练，获取预训练的交叉口深度推荐模型。
[0018]在其中一些实施例中，所述根据交叉口的相对交通状态、交通状态极值标识和动态系数，获取交叉口的交通状态指标包括：
[0019]由所述交叉口的相对交通状态、交通状态极值标识和动态系数组成第一向量，通过层次分析法获得所述交叉口的相对交通状态、交通状态极值标识和动态系数的三个相关系数，由所述三个相关系数组成第二向量，所述交通状态指标为所述第一向量和所述第二向量的点积结果。
[0020]在其中一些实施例中，所述获取交叉口的交通状态指标之后，所述方法还包括：
[0021]通过所述交通状态指标定位路网中运行不良的交叉口，和/或，获得每个交叉口运行不良的时段。
[0022]第二方面，本申请实施例提供了一种城市交通信号控制方案推荐系统，所述系统包括获取模块和交叉口推荐模块，
[0023]所述获取模块，用于根据交叉口的相对交通状态、交通状态极值标识和动态系数，获取交叉口的交通状态指标，其中，所述交通状态指标用于评估所述交叉口的运行情况；
[0024]所述交叉口推荐模块，用于在所述交通状态指标大于预设阈值的情况下，通过预训练的交叉口深度推荐模型为所述交叉口推荐交叉口信号控制方案，所述交叉口信号控制方案包括信号周期长度和相位绿信比的组合。
[0025]在其中一些实施例中，所述交叉口推荐模块通过预训练的交叉口深度推荐模型为所述交叉口推荐交叉口信号控制方案之后，所述系统还包括协调组团推荐模块，
[0026]所述协调组团推荐模块，用于在需推荐所述交叉口信号控制方案的交叉口属于任一协调组团的情况下，获取所述交叉口所属的目标协调组团，通过预训练的协调组团深度推荐模型为所述目标协调组团推荐协调组团信号控制方案，所述协调组团信号控制方案包括所述目标协调组团包含的交叉口的协调相位差。
[0027]第三方面，本申请实施例提供了一种电子装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的城市交通信号控制方案推荐方法。
[0028]第四方面，本申请实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的城市交通信号控制方案推荐方法。
[0029]相比于相关技术，本申请实施例提供的城市交通信号控制方案推荐方法，通过根据交叉口的相对交通状态、交通状态极值标识和动态系数，获取交叉口的交通状态指标，其
中，交通状态指标用于评估交叉口的运行情况，在交通状态指标大于预设阈值的情况下，通过预训练的交叉口深度推荐模型为交叉口推荐交叉口信号控制方案，交叉口信号控制方案包括信号周期长度和相位绿信比的组合，解决了相关技术中通过信号配时师调整信号控制，所需人工成本高，效率低的问题，也有效的解决了交通拥堵的问题。
附图说明
[0030]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0031]图1是根据本申请实施例的城市交通信号控制方案推荐方法的应用环境示意图；
[0032]图2是根据本申请实施例的城市交通信号控制方案推荐方法的流程图；
[0033]图3是根据本申请实施例的深度推荐模型的总体神经结构示意图；
[0034]图4是根据本申请实施例的城市交通信号控制方案推荐系统的结构框图；
[0035]图5是根据本申请实施例的另一种城市交通信号控制方案推荐系统的结构框图。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种城市交通信号控制方案推荐方法，其特征在于，所述方法包括：根据交叉口的相对交通状态、交通状态极值标识和动态系数，获取交叉口的交通状态指标，其中，所述交通状态指标用于评估所述交叉口的运行情况；在所述交通状态指标大于预设阈值的情况下，通过预训练的交叉口深度推荐模型为所述交叉口推荐交叉口信号控制方案，所述交叉口信号控制方案包括信号周期长度和相位绿信比的组合。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过预训练的交叉口深度推荐模型为所述交叉口推荐交叉口信号控制方案之后，所述方法还包括：在需推荐所述交叉口信号控制方案的交叉口属于任一协调组团的情况下，获取所述交叉口所属的目标协调组团，通过预训练的协调组团深度推荐模型为所述目标协调组团推荐协调组团信号控制方案，所述协调组团信号控制方案包括所述目标协调组团包含的交叉口的协调相位差。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，训练协调组团深度推荐模型包括：定义协调组团用户为协调组团包含的交叉口和所述包含的交叉口的交通状态的组合，协调组团项目为协调组团包含的交叉口的协调相位差；根据历史数据获取协调组团项目对协调组团用户的接受率以及协调组团项目对协调组团用户的效率，根据所述协调组团项目对协调组团用户的接受率和所述协调组团项目对协调组团用户的效率，获取协调组团项目对应特定协调组团用户的评分；通过所述协调组团用户、所述协调组团项目和所述协调组团项目对应特定协调组团用户的评分对协调组团深度推荐模型进行训练，获取预训练的协调组团深度推荐模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，训练交叉口深度推荐模型包括：定义交叉口用户为交叉口编号与交叉口的交通状态的组合，交叉口项目为信号周期长度和相位绿信比的组合；根据历史数据获取交叉口项目对交叉口用户的接受率以及交叉口项目对交叉口用户的效率，根据所述交叉口项目对交叉口用户的接受率和所述交叉口项目对交叉口用户的效率，获取交叉口项目对应特定交叉口用户的评分；通过所述交叉口用户、所述交叉口项目和所述交叉口项目对应特定交叉口用户的评分对交叉口深度推荐模型进行训练，获取预训练的交叉口深度推荐...
【专利技术属性】
技术研发人员：王辉，戎丁丁，王腾，季青原，蒋立靓，韩振兴，孔桦桦，姚星同，
申请(专利权)人：银江技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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