摘要
智能交通自适应信号控制系统作为智能交通系统(ITS)的关键技术之一，能够根据实时交通状况动态调整信号配时方案，有效提高道路通行效率，缓解交通拥堵。
本文首先阐述了智能交通自适应信号控制系统的研究背景和意义，接着分析了国内外研究现状，并对自适应信号控制系统的概念、分类、体系结构和关键技术进行了详细介绍。
然后，本文重点综述了近年来该领域的主要研究方法，包括传统的优化方法、机器学习方法和深度强化学习方法，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。
最后，本文对智能交通自适应信号控制系统的未来发展趋势进行了展望。
关键词：智能交通系统；自适应信号控制；深度强化学习；交通流预测；信号配时优化
随着城市化进程的加快和机动车保有量的持续增长，城市交通拥堵问题日益严峻，传统交通信号控制系统难以满足日益复杂的交通管理需求。
智能交通系统(IntelligentTransportationSystem,ITS)的出现为解决交通拥堵问题提供了新的思路，而智能交通自适应信号控制系统作为ITS的重要组成部分，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。
智能交通自适应信号控制系统是指利用先进的传感器技术、通信技术、控制技术和人工智能算法，实时采集道路交通流信息，根据当前交通状况和历史交通数据，自适应地调整信号灯的配时方案，从而提高道路通行效率，减少车辆延误和停车次数，降低能源消耗和环境污染。
与传统信号控制系统相比，自适应信号控制系统具有以下优势：
自适应性:能够根据实时交通状况自动调整信号配时方案，无需人工干预。
实时性:能够快速响应交通流变化，及时调整信号灯状态。
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