智能交通信号灯控制操作指南（标准版）

智能交通信号灯控制操作指南（标准版）第1章智能交通信号灯系统概述1.1智能交通信号灯的基本原理智能交通信号灯基于先进的控制理论与实时数据处理技术，采用自适应控制策略，能够根据交通流状态动态调整信号周期与相位，以优化通行效率。该系统通常融合了传感器网络、计算机视觉、大数据分析和算法，实现对交通流量、车速、行人行为等多维度数据的实时采集与处理。根据相关研究，智能信号灯的控制逻辑常采用“自适应控制”（AdaptiveControl）模型，通过反馈机制不断优化信号控制策略，减少拥堵，提升通行能力。例如，美国交通部（DOT）在《智能交通系统白皮书》中指出，智能信号灯可使路口通行效率提升20%-30%，减少车辆怠速时间，降低排放。该原理还受到交通流理论（TrafficFlowTheory）的指导，如Kerner的三阶段模型（Three-phaseModel）和GreenWaveTheory，为智能信号灯设计提供了理论基础。1.2系统组成与功能模块智能交通信号灯系统通常由感知层、传输层、控制层和应用层构成，其中感知层包括摄像头、雷达、激光雷达等传感器，用于采集交通数据。传输层通过无线通信技术（如5G、V2X）将采集到的数据实时传输至控制中心，实现数据的集中处理与分析。控制层是系统的核心，采用基于规则的控制算法或机器学习模型，对信号相位进行动态调整，确保交通流的有序通行。功能模块包括信号控制模块、数据采集模块、通信模块、用户交互模块等，各模块间通过标准化协议（如ISO14229）实现协同工作。根据《智能交通系统标准》（GB/T25769-2010），智能信号灯应具备多模式控制能力，支持固定周期控制、自适应控制、协同控制等多种模式。1.3系统运行机制与控制逻辑系统运行机制基于实时交通流监测，通过反馈控制实现动态优化，确保信号灯在不同交通条件下保持最佳运行状态。控制逻辑通常采用“自适应控制”（AdaptiveControl）与“自组织控制”（Self-OrganizingControl）相结合的方式，结合历史数据与实时数据进行决策。例如，基于深度学习的信号控制算法（如CNN、RNN）可以预测未来交通流量，提前调整信号相位，减少车辆等待时间。系统还具备故障自检与容错机制，确保在传感器故障或通信中断时仍能维持基本功能。根据《智能交通信号控制技术规范》（JTG/TD81-2014），系统应具备多级控制策略，包括初级控制、次级控制和三级控制，以适应不同场景需求。1.4系统与交通管理的集成应用智能交通信号灯系统与交通管理平台（如交通信号控制中心、GIS系统）集成，实现交通数据的统一管理与分析，提升整体交通管理效率。通过与城市交通管理系统（CTMS）联动，智能信号灯可实现与公共交通、停车管理系统、事故监测系统的协同工作，形成综合交通管理网络。集成应用还支持大数据分析，如通过机器学习模型预测高峰时段流量，优化信号灯调度策略，减少拥堵。根据《智慧城市交通管理标准》（GB/T35481-2017），系统应具备与城市交通大脑（CityTrafficBrain）的接口，实现跨部门数据共享与协同控制。实践中，智能信号灯与车联网（V2X）技术结合，可实现车辆与信号灯之间的实时通信，提升交通流的动态响应能力。第2章操作前准备与环境检查1.1系统安装与配置要求系统应符合国家《智能交通信号控制系统技术规范》（GB/T28807-2012）要求，具备完整的硬件和软件架构，包括主控单元、传感器模块、通信模块及用户界面。系统需通过ISO/IEC27001信息安全管理体系认证，确保数据传输与存储的安全性。建议采用基于工业以太网的通信协议（如CANopen或Modbus），确保系统间数据传输的实时性和可靠性。系统应配置冗余备份模块，如主备控制器、电源切换装置，以应对单点故障。系统安装后需进行功能测试，包括信号灯控制逻辑、故障诊断功能及通信协议验证，确保系统稳定运行。1.2网络连接与设备调试系统需通过IP地址分配方式连接至局域网，建议采用静态IP配置，确保通信稳定性。网络带宽应不低于100Mbps，确保信号灯控制指令与状态信息的实时传输。设备调试应遵循“先通后顺”原则，先完成各模块的独立测试，再进行系统级联调试。通信模块需配置正确的IP地址、端口号及协议参数，确保与交通管理系统（TMS）的兼容性。调试过程中应记录日志，包括通信状态、系统响应时间及异常事件，便于后续分析与优化。1.3环境安全与设备检查系统安装场所应具备防尘、防潮、防震的环境条件，符合《建筑消防设计规范》（GB50016-2014）相关要求。道路交叉口周边应设置隔离设施，确保信号灯控制区域的物理隔离，防止外部干扰。设备应具备防雷击保护，建议配置防雷接地系统，符合《建筑物防雷设计规范》（GB50017-2015）标准。设备运行环境温度应控制在-20℃至+50℃之间，湿度应低于90%，确保设备正常工作。检查设备电源线、网线及通信线是否完好，无破损或松动，确保连接稳固。1.4操作人员资质与培训要求操作人员需持有《智能交通系统操作员资格证书》，符合《智能交通系统操作员培训规范》（GB/T33781-2017）要求。培训内容应涵盖系统结构、控制逻辑、故障处理及应急操作，确保操作人员具备独立处理突发情况的能力。培训应定期进行，建议每半年不少于一次，确保操作人员掌握最新系统功能与技术规范。操作人员需通过系统操作考核，考核内容包括系统启动、信号灯控制、故障切换及数据记录等。建议建立操作人员档案，记录培训记录、考核成绩及操作日志，便于系统运行过程中的追溯与管理。第3章操作流程与步骤3.1系统启动与初始化系统启动前需完成硬件与软件的初始化配置，包括信号灯控制器、传感器、通信模块及电源系统的正常运行。根据《智能交通系统标准》（GB/T29657-2013），系统启动应遵循“上电自检—参数加载—功能测试”三阶段流程，确保各模块协同工作。初始化过程中需校准传感器数据采集精度，例如红绿灯状态采集误差应控制在±2%以内，依据《城市道路智能信号控制系统技术规范》（JTG/TD81-2017）要求，使用校准标定设备进行标定。系统启动后，需通过远程监控平台确认各信号灯状态是否正常，包括红、黄、绿灯的切换频率、响应时间及故障报警信号是否触发。根据《智能交通信号控制系统运行规范》（JT/T1033-2016），应至少持续运行30分钟进行系统稳定性验证。在系统初始化阶段，需设置交通流量预测模型参数，包括通行能力、车头时距及道路几何参数，确保模型与实际交通状况匹配。根据《交通流理论与控制》（Liuetal.,2019）研究，模型参数需通过历史交通数据进行优化调整。系统启动后，应启用日志记录功能，记录各信号灯状态变化、传感器数据、通信协议及系统运行日志，为后续故障排查与数据分析提供依据。3.2信号灯状态监测与调整信号灯状态监测需通过多传感器融合技术实现，包括摄像头、雷达、红外传感器及地磁感应器，确保对交通流量、行人状态及车辆位置的实时感知。根据《智能交通信号控制技术规范》（GB/T29657-2013），应采用“多源数据融合”策略提升监测精度。监测数据需实时至控制中心，通过数据处理算法分析交通流量趋势，如采用滑动窗口平均法计算通行率，确保数据采集频率不低于每秒一次。根据《交通流数据分析方法》（Zhangetal.,2020），应结合历史数据进行动态调整。信号灯状态调整需根据实时交通流量动态优化信号周期，例如采用“自适应控制”策略，根据车流量变化调整绿灯时长。根据《智能交通信号控制技术规范》（GB/T29657-2013），建议使用基于排队理论的控制算法，如M/M/1模型进行仿真优化。在监测过程中，若发现异常情况（如传感器故障、信号灯异常闪烁），应立即启动故障诊断流程，通过通信协议上报故障信息，并在控制中心进行人工干预。根据《智能交通信号控制系统故障处理规范》（JT/T1033-2016），故障响应时间应控制在30秒以内。监测数据需定期进行质量评估，包括数据完整性、准确性及一致性检查，确保系统运行的可靠性。根据《交通数据质量评估标准》（GB/T33989-2017），应采用统计方法进行数据质量分析。3.3交通流量分析与信号控制交通流量分析需结合历史数据与实时数据，采用时间序列分析方法，如ARIMA模型预测未来交通流量，为信号控制提供理论依据。根据《交通流预测与控制》（Liuetal.,2019），应结合交通流特性选择适合的预测模型。信号控制需根据实时交通流量动态调整信号周期，例如采用“基于通行能力的信号控制”，通过计算通行能力与车流量比值，调整绿灯时长。根据《智能交通信号控制技术规范》（GB/T29657-2013），建议采用“动态信号控制”策略，结合车头时距和车流密度进行优化。信号控制需考虑行人与非机动车的通行需求，采用“分时段控制”策略，如在高峰时段增加绿灯时长，低峰时段减少信号周期，确保交通流平稳。根据《智能交通信号控制技术规范》（GB/T29657-2013），应设置行人优先通行区域，并通过传感器实时监测行人状态。信号控制需结合多路口协同优化，采用“区域控制”策略，通过通信协议实现各路口信号灯的联动，提升整体交通效率。根据《智能交通信号控制协同优化技术规范》（JT/T1033-2016），应建立多路口联动模型，优化信号灯配时方案。信号控制需定期进行仿真测试，如采用SUMO（SimulationofUrbanMobility）软件进行交通仿真，验证控制策略的有效性，并根据仿真结果进行参数优化。根据《智能交通信号控制仿真技术规范》（JT/T1033-2016），应至少进行3次仿真测试以确保控制策略的稳定性。3.4紧急情况处理与响应机制紧急情况处理需根据事故类型和严重程度，启动相应的应急预案，如交通事故、道路拥堵或设备故障。根据《智能交通信号控制系统应急响应规范》（JT/T1033-2016），应建立分级响应机制，确保不同级别事件得到及时处理。在紧急情况下，信号灯应自动切换至紧急模式，如延长绿灯时间、优先放行车辆或关闭部分信号灯，以减少拥堵。根据《智能交通信号控制紧急模式设计规范》（GB/T29657-2013），应设置紧急模式的触发条件和响应策略。紧急情况处理需通过通信系统实时至控制中心，由人工或自动系统进行协调，确保各路口信号灯协同响应。根据《智能交通信号控制系统通信协议规范》（JT/T1033-2016），应建立多级通信机制，确保信息传递的及时性与准确性。紧急情况下，应优先保障行人和非机动车通行，如设置行人优先通道、临时禁行区域或调整信号灯配时。根据《智能交通信号控制优先通行策略规范》（GB/T29657-2013），应结合行人流量和道路状况进行动态调整。紧急情况处理后，需进行系统复位与数据回溯，确保系统恢复正常运行，并记录事件处理过程，为后续优化提供依据。根据《智能交通信号控制系统事件记录规范》（JT/T1033-2016），应建立完整的事件处理档案，确保可追溯性。第4章信号灯控制策略与算法4.1基于交通流量的控制策略该策略主要依据实时交通流数据，通过检测各路口的车流量、速度及排队长度，动态调整信号灯的相位周期与时间分配，以减少拥堵和等待时间。例如，基于排队理论的信号控制方法（如RED（Red-EarlyDetection）算法）可有效提升通行效率，其核心是通过预测车辆到达时间，优化绿灯时长。研究表明，采用基于流量的控制策略可使道路通行能力提升15%-25%，尤其在高峰时段效果显著。该策略常结合交通流模型（如SUMO、VISSIM）进行仿真，以验证其在不同场景下的适用性。例如，某城市在实施基于流量的信号控制后，平均延误时间下降了18%，通行效率提升22%。4.2算法的应用算法，如深度学习（DeepLearning）和强化学习（ReinforcementLearning），被广泛应用于信号灯控制，以实现更智能的决策。深度学习模型（如CNN）可从大量交通数据中学习特征，用于预测车辆到达时间及交通状态，从而优化信号灯控制。强化学习（RL）则通过模拟不同控制策略的后果，不断优化信号灯的响应速度与调度策略，提升系统适应性。研究显示，结合算法的信号控制系统在复杂交通环境下，可减少30%以上的延误，并提高通行效率。例如，某城市采用基于深度强化学习的信号控制方案后，路口平均等待时间缩短了20%，通行能力提升了25%。4.3状态预测与动态调整机制状态预测是智能信号灯控制的基础，通过传感器、摄像头和GPS数据，预测未来一段时间内的交通流量及突发事件。现有研究多采用时间序列分析（TimeSeriesAnalysis）和机器学习（MachineLearning）方法进行预测，如ARIMA模型和LSTM网络。例如，LSTM网络因其对长期依赖关系的建模能力，在预测车辆到达时间方面表现出色，可提高信号灯控制的前瞻性。状态预测结果可实时反馈至控制系统，实现动态调整，如根据预测的车流量自动调整信号灯相位。实验表明，结合预测模型与动态调整机制，信号灯系统可减少约15%的延误，并提升整体交通流稳定性。4.4多源数据融合与智能决策多源数据融合是指将来自不同传感器、摄像头、GPS、雷达等多类数据进行整合，以获得更全面的交通状态信息。现代信号灯控制系统通常采用数据融合技术，如卡尔曼滤波（KalmanFilter）和粒子滤波（ParticleFilter），以提高数据的准确性和可靠性。研究指出，融合多源数据可有效减少误判率，提升信号灯控制的精准度，特别是在复杂交通环境中表现尤为突出。例如，某城市采用多源数据融合后的信号控制系统，路口误判率从12%降至5%，通行效率显著提升。通过智能决策算法（如基于规则的决策系统或基于强化学习的决策模型），可实现对信号灯状态的自动优化，提高系统智能化水平。第5章系统维护与故障处理5.1系统日常维护与保养系统日常维护应遵循“预防为主、综合治理”的原则，定期对信号灯控制器、传感器、通信模块等关键部件进行清洁与检查，确保设备运行稳定。根据《智能交通系统技术标准》（GB/T27512-2011），建议每季度进行一次全面巡检，重点检查电源模块、CPU运行状态及数据传输稳定性。信号灯控制器应配置冗余电源系统，确保在单路电源故障时仍能维持基本功能。根据IEEE1588标准，系统应采用时间同步技术，保证各设备间时间误差不超过100纳秒，以提高系统响应速度和协调性。建议采用日志记录与监控系统，实时跟踪系统运行状态，包括信号灯切换频率、故障报警记录及设备温度等参数。根据《智能交通系统运维规范》（JT/T1033-2016），系统应至少保留72小时的运行日志，便于故障追溯与分析。对于信号灯控制器的软件版本应定期更新，确保其兼容最新协议与算法。根据《智能交通信号控制系统技术规范》（JTG/TD81-2017），系统应支持OTA（Over-The-Air）升级，以便快速修复漏洞并提升性能。维护过程中应记录每次操作日志，包括维护人员、操作时间、操作内容及结果。根据《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019），系统应具备可追溯性，确保操作可审计、责任可追查。5.2常见故障诊断与处理常见故障包括信号灯不工作、通信中断、控制逻辑错误等。根据《智能交通信号控制系统故障诊断指南》（GB/T35111-2019），应优先检查电源、通信模块及传感器是否正常，若发现异常应立即隔离并更换。信号灯控制逻辑错误可能由程序错误或参数配置不当引起。根据《智能交通信号控制软件设计规范》（GB/T35112-2019），应使用逻辑分析仪或调试工具进行程序验证，确保控制逻辑符合交通流模型与交通法规要求。通信故障可能涉及RS485、CAN总线或无线通信模块。根据《智能交通系统通信协议标准》（GB/T28181-2011），应检查通信链路稳定性，必要时更换模块或优化传输参数，确保数据传输速率不低于100Mbps。系统报警信息应通过可视化界面或日志系统显示，根据《智能交通系统报警管理规范》（JT/T1034-2016），报警应包含时间、地点、原因及建议处理措施，便于快速响应。对于复杂故障，应组织专业团队进行现场分析，结合历史数据与模拟测试，逐步排查问题根源，确保故障修复后系统恢复正常运行。5.3系统升级与版本管理系统升级应遵循“分阶段、分版本”的原则，避免因版本冲突导致系统不稳定。根据《智能交通系统软件升级管理规范》（GB/T35113-2019），升级前应进行全系统兼容性测试，确保新版本与旧版本数据格式、协议版本一致。系统版本管理应建立版本号体系，包括主版本、次版本及修订版本，并记录每次升级的版本号、升级内容及测试结果。根据《软件工程管理标准》（GB/T18024-2016），版本变更应通过版本控制工具（如Git）进行管理，确保可追溯性。系统升级后应进行功能验证与性能测试，包括信号灯切换时间、响应延迟、能耗等指标。根据《智能交通信号控制系统性能测试规范》（GB/T35114-2019），测试应覆盖多种交通场景，确保升级后系统满足设计要求。升级过程中应制定应急预案，包括回滚机制、数据恢复方案及人员培训计划。根据《智能交通系统应急预案标准》（GB/T35115-2019），应急预案应覆盖系统中断、数据丢失等突发情况。系统升级后应进行用户培训，确保操作人员熟悉新功能与操作流程，根据《智能交通系统人员培训规范》（GB/T35116-2019），培训应包括操作、维护、故障处理等内容。5.4安全防护与数据备份系统应采用多层次安全防护机制，包括物理安全、网络安全及数据安全。根据《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019），系统应部署防火墙、入侵检测系统（IDS）及数据加密技术，防止非法访问与数据泄露。系统应定期进行安全审计，检查系统日志、访问记录及配置文件，确保符合安全规范。根据《信息安全技术安全审计技术规范》（GB/T22238-2019），审计应覆盖用户权限、操作行为及系统异常事件。数据备份应采用异地备份与定期备份相结合的方式，根据《数据安全技术规范》（GB/T35117-2019），备份应包括系统配置、运行日志及数据库数据，确保在系统故障或数据丢失时能够快速恢复。数据备份应遵循“定期、完整、可恢复”的原则，根据《数据备份与恢复规范》（GB/T35118-2019），备份周期应根据系统重要性与数据变化频率确定，建议至少每周备份一次。安全防护应结合系统运行环境进行动态调整，根据《智能交通系统安全防护标准》（GB/T35119-2019），系统应具备自动检测与响应能力，及时发现并阻止潜在威胁。第6章操作记录与数据分析6.1操作日志与系统记录操作日志是记录交通信号控制系统运行状态、操作人员行为及系统响应的关键资料，通常包括时间戳、操作类型、设备状态、信号变化及异常事件等信息。根据《智能交通系统技术规范》（GB/T28882-2012），操作日志需具备可追溯性与可查询性，以支持事故调查与系统维护。系统记录涵盖传感器数据、信号灯状态、车辆通行量、延误时间等实时信息，通过数据库存储并支持多维度查询。该记录可与交通流量模型结合，用于分析信号控制策略的优化效果。操作日志应采用结构化数据格式，如JSON或XML，便于后续分析工具处理。例如，采用IEEE1609.2标准的事件记录格式，确保数据的标准化与兼容性。系统记录需定期备份，确保在系统故障或数据丢失时能够快速恢复。根据《数据安全技术要求》（GB/T35273-2020），重要操作日志应存放在异地备份系统中，防止数据泄露或丢失。操作日志的记录应结合人工操作与自动化系统，确保操作痕迹清晰可追溯，为后续问题排查提供依据。6.2数据采集与分析方法数据采集主要通过交通传感器、摄像头、GPS追踪器等设备实现，采集内容包括车流量、速度、延误时间、绿灯时长等。根据《城市交通流量监测技术规范》（CJJ/T138-2016），数据采集应遵循“定时、定点、多源”原则，确保数据的准确性与完整性。数据分析方法包括统计分析、时间序列分析、机器学习模型等。例如，采用ARIMA模型进行交通流量预测，或使用支持向量机（SVM）进行信号灯策略优化。数据分析需结合交通流理论，如排队论（QueuingTheory）与交通流模型（如GreenWaveTheory），以评估信号控制策略的效率与公平性。采用大数据分析工具，如Hadoop或Spark，对海量交通数据进行处理与挖掘，提取关键指标如通行效率、延误率、饱和流量等。数据分析结果应形成报告，提出优化建议，如调整信号灯配时方案、优化路口布局等，以提升整体交通运行效率。6.3操作效果评估与优化建议操作效果评估主要通过对比实施前后的交通流量、延误率、通行效率等指标进行。根据《智能交通系统评价指南》（JT/T1033-2016），应采用定量分析与定性分析相结合的方法，确保评估的全面性。优化建议需基于数据分析结果，如发现某路口信号灯配时不合理，可建议采用“自适应信号控制”技术，根据实时车流动态调整绿灯时长。优化建议应结合交通流模型与实际运行数据，避免盲目调整，确保系统稳定性和用户体验。例如，采用基于强化学习（ReinforcementLearning）的信号控制策略，提升系统自适应能力。优化建议需形成可操作的实施方案，包括硬件升级、软件配置、人员培训等，确保优化措施落地执行。优化建议应定期复核，根据交通流量变化和系统性能评估，动态调整策略，实现持续改进。6.4交通流量与信号控制关联分析交通流量与信号控制存在密切关联，信号灯配时直接影响通行效率与延误。根据《交通流理论与控制》（L.B.M.etal.,2017），信号灯配时应与交通流特性相匹配，避免出现“信号灯冲突”或“交通拥堵”。通过建立交通流模型，如基于车辆轨迹的仿真模型（VehicularTrajectorySimulationModel），可模拟不同配时方案下的交通状态，评估其对流量和延误的影响。信号控制策略的优化需考虑多因素，如道路几何、车流密度、交通参与者的行为等。根据《智能交通信号控制技术》（Zhangetal.,2020），应采用多目标优化方法，平衡通行效率与公平性。通过数据分析，可识别出信号灯控制中的瓶颈点，如某路口通行效率低，需调整配时或优化路口布局。交通流量与信号控制的关联分析可为智能交通系统（ITS）提供决策支持，提升城市交通管理水平与运行效率。第7章与外部系统的集成与通信7.1与交通管理平台的对接交通信号灯控制系统需通过标准化接口与交通管理平台（如交通信号控制中心或城市交通管理系统）进行数据交互，通常采用基于TCP/IP协议的通信方式，确保实时性和稳定性。通信协议需遵循国家或行业标准，如《智能交通系统（ITS）通信协议标准》（GB/T28181-2011），确保数据传输的兼容性和安全性。信号灯控制数据如状态信息、控制指令、事件记录等需通过API接口或MQTT等消息队列实现双向通信，支持实时更新与历史数据存储。系统需具备数据同步功能，确保交通管理平台能及时获取信号灯状态，优化交通流调控策略，提升道路通行效率。实际应用中，需通过测试平台验证通信稳定性，确保在高并发场景下仍能保持可靠运行，如某城市试点项目中，通信延迟控制在50ms以内。7.2与智能卡系统及电子支付的集成智能卡系统（如IC卡、RFID卡）可作为交通信号灯控制的通行凭证，支持非接触式支付，实现车辆通行与电子支付的联动。通信方式通常采用NFC（近场通信）或RS485总线，确保数据传输的可靠性和安全性，符合《智能卡系统安全技术规范》（GB/T28181-2011）要求。电子支付系统（如、支付）可通过API接口与信号灯控制系统对接，实现车辆通行费用的自动扣款，提升通行效率。在实际应用中，需考虑支付成功率、系统兼容性及数据加密问题，确保支付流程安全、流畅。某城市试点项目中，集成后支付成功率提升至98.5%，有效减少了人工收费的繁琐流程。7.3与GPS与GIS系统的联动GPS（全球定位系统）可提供车辆实时位置信息，GIS（地理信息系统）可实现空间数据分析，两者结合可实现交通流监控与信号灯控制的智能化联动。信号灯控制系统可通过GPS获取车辆位置，结合GIS地图进行动态调整，如根据车辆密度自动调节绿灯时长。采用基于Web的服务接口（如RESTfulAPI）实现数据共享，确保GPS与GIS系统间的数据实时同步，提升交通管理的精准性。在实际应用中，需结合地理围栏技术（Geofencing）实现车辆进入特定区域时的信号灯控制，提高道路安全性。某城市试点项目中，通过GPS与GIS联动，车辆通行延误减少15%，事故率下降20%。7.4与城市交通管理系统的信息交互城市交通管理系统（如TMS，交通管理信息系统）可实现与信号灯控制系统的数据交互，包括实时交通流量、事故信息、道路拥堵情况等。信息交互通常采用OPCUA（开放平台通信统一架构）或MQTT等协议，确保数据传输的可靠性和实时性，符合《城市交通管理系统数据接口规范》（GB/T28181-2011）。信号灯控制系统的状态信息（如红绿灯状态、控制指令）需实时至TMS，支持交通流预测与优化，提升城市交通整体效率。通过数据共享，TMS可为交通规划、应急管理提供决策支持，如在突发事件中快速调整信号灯控制策略。某城市试点项目中，信息交互后，交通流量优化效果显著，高峰时段通行能力提升18%，有效缓解了交通拥堵问题。第8章附录与参考文献8.1术语解释与标准规范本章对智能交通信号灯控制中的核心术语进行定义，如“交叉口”、“信号控制策略”、“时序逻辑”、“优先级规则”、“通行能力”等，确保术语的一致性和专业性。这些术语均依据《智能交通系统术语标准》（GB/T37753-2019）进行定义。信号灯控制系统的“自适应控制”是指基于实时交通流数据，通过算法调整信号周期和相位，以优化通行效率和减少延误。该技术符合《智能交通系统控制技术规范》（GB/T37754-2019）中的相关要求。“信号灯协同控制”是指多个交叉口之间通过通信协调，实现信号相位的联动优化，以提升整体道路通行能力。该方法在《城市交通信号控制技术规范》（GB/T37755-2019）中有所阐述。本章还对“信号灯状态监测”、“信号灯故障诊断”、“信号灯通信协议”等关键概念进行