本发明公开了一种道路交叉口信号灯绿信比控制方法,其涉及交通信号控制领域,包括:通过检测器提取交叉口各进口道的车流量、平均车速和平均排队长度表征交通状态,在信号周期结束时上传数据;基于深度强化学习算法,以绿信比方案为动作,以平均延误时间最小为目标,使用深度全连接神经网络对实时交通流状态进行动作价值估计,选择价值最大的动作控制下一周期的信号配时;通过离线训练以及冻结训练的方式提高网络收敛的稳定性,使用探索率余弦衰减以及引入零奖赏延误因子提高网络的收敛能力,最后拷贝决策网络到实际信号控制机上。本发明充分考虑了常规检测器数据和倒计时显示器的因素,相对控制相位的方法来说更具有实用性,可以减少交通拥堵。
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