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Volume 3,Issue 7

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28 January 2026

知识图谱与大语言模型赋能交通信号优化的关键问题与策略研究

华镇 程1
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1 广东振业优控科技股份有限公司, 中国
© 2026 by the Author(s). Licensee Art and Technology, USA. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution -Noncommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0) ( https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ )
Abstract

随着城市化进程的加速和机动车保有量持续增长,城市道路交通拥堵已成为影响社会经济发展和居民生活的核心问题。交通信号控制作为城市道路交通管理的关键手段,其优化水平直接影响了路网运行的效率。然而,面对复杂、多变的交通环境,传统依赖人工经验的分析优化模式已显露出响应滞后、服务能力不足等问题。基于此,本文深入探究大数据与人工智能的交通信号协同优化策略,并在知识图谱与机器学习、大语言模型以及服务流程信息化三大方向分析问题,提出以构建一体化云服务平台为载体的系统性解决路径。

Keywords
大数据
人工智能
交通信号
协同优化
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