信号感应控制实施方法
1、交通数据采集
交通数据采集采用控制策略和控制算法提供基础数据，数据采集方法采用固定式获取技术，主要使用线圈检测和红外检测，具有成本低、稳定性高、应用广泛的优势。将检测器固定安装在道路上的一个特定位置，获取交通量、行程车速、占有率、车队长度、车队信息等交通数据。
2、数据处理
数据处理包括数据的预处理、数据异常数据的识别与修复、数据融合。
为了提高交通数据质量，需要对交通数据进行预处理，使交通数据质量达到一定的水平。由于检测器出现故障、通信失真、天气异常等原因，造成交通数据异常或缺失，需要识别交通异常数据，并通过基于时间序列的交通数据修复方法、基于历史数据的交通数据修复方法和基于时空相关性的交通数据修复方法对交通缺失数据进行修复
不同来源的交通数据，采集周期不同，需要根据时空性等特性进行匹配。在完成交通异常数据的识别、交通缺失数据的修复、交通数据的匹配之后，需要进行数据的整理。交通数据整理主要是剔除多余的字段，保留有用的交通数据信息。
对预处理后的交通数据通过改进BP神经网络法、深度学习法、遗传算法进行数据融合，可以扩大交通数据采集的范围，充分利用有效的交通流信息，可进一步提高交通数据的质量。
3、信号优化
根据所融合的数据，通过信号周期优化、绿信比优化、相位差优化等对单点、路段、区域进行动态信号优化决策，从而实现实时信号控制优化。
4、交通仿真
使用Simulation Urban Mobility(SUMO)仿真软件;该软件使用Python与环境进行交互，并允许用户通过流量控制接口库，模拟不同的交通对象，包括小汽车、公交车和行人。同时，SUMO还允许从OpenStreetMap中导入真实的道路网络，可在网络的任意位置设置驶入驶离模块。SUMO还支持其他高级计算框架，包括C++、JAVA等，可以快速适配各种应用场景。在SUMO的基础上，CityFlow针对大规模城市交通场景的MARL做了更好的适配，能够多线程模拟城市级别的交通网络运行，大幅提升了仿真速率。
整个联合仿真框架主要使用了四种软件分别是：RoadRunner、Carla、SUMO、Netedit。
通过上述分析、对交叉口信号配时进行优化，实现单点优化、动态绿波、区域优化等目标，通过绿灯损失时间、排队长度、饱和度等指标的对比，评价信号优化结果。
5、投资估算
(1)案例借鉴
菏泽市已投资4000余万元建设智能信号控制系统。主要包括交通组织优化再升级、搭建系统平台、统一市区231处路口信号机型号及安装96套雷达测速设备、264套显示屏。
(2)单交叉口投资估算(仅供参考)
具体单个交叉口实施信号自适应控制设备，投资估算如下：