設計一個交通信號控制綠波帶模型——核心點在于根據不同路口車流量變化去組合相序，將交通信號配時時間協調達到最佳方案，通過交通信號燈的控制來合理分配路權。

　　交通信號協調控制的3個關鍵參數為信號周期、綠信比和相位差。其中，信號周期是指信號燈運行一個循環所需的時間，等于綠燈、黃燈、紅燈時間之和，根據系統中各交叉口的布局及交通流向、流量，計算出各個交叉口交通信號所需的信號周期時長，然后從中選出最大的周期時長作為這個系統的周期時長;綠信比是指一個周期時間內有效綠燈時間與信號周期的比值;相位差是指相鄰交叉口它們同一相位綠燈(或紅燈)開始時間之差。

　　首先要確定單個交叉口的信號周期和綠信比，以及確定關鍵交叉口與公共信號周期允許變化范圍來判斷是否單項協調。每一個路段的周期都是不同的，單項協調就是指只能東西方向直行或是南北方向直行。如果可以單項協調，那么就確定車輛的平均行駛速度和相位差即可。

　　如果不能單項協調，那就要確定不同公共信號周期取值與不同信號相序設置方式下的理想交叉口間距;確定干道交叉口額的最佳相序組合與最佳公共信號周期;根據各交叉口相對于理想交叉口位置所處的方位，確定其相位差大小;根據各交叉口的偏移綠信比，求取雙向綠波帶寬度。并根據以上數據，判斷雙向流量是否平等，如果不平等，則要調整交叉口相位差，并看看優化結果是否滿足優化目標。

　　通過交通數據超融合應用平臺大數據+交通信號智能協調控制的綠波帶設計模型，已經實際運用于清遠市的城區各條主要干道，例如清城區的北江路，在今年3月的測算優化情況為在北江路西往東、東往西全程的行程時間分別減少了12.79%與20.79%，平均延誤時間分別降低了34.4%和48.65%，平均停車次數從5次降低到了2—3次，各項指標都有顯著的降低。

　　交通與人工智能結合，首先體現在對路面交通設施設備進行數字化梳理和數字化采集上，計算機第一步得“學習”交通標識等交通規律規則。此外，通過智能視頻分析，獲得每一輛車幾分幾秒通過哪個交叉口，從而獲得每一輛車全天、周度、月度和季度的出行規律。這就能夠運用到交通疏導上來，為緩解交通擁堵提供優化方案。