TACSTechnology and Application of Computer Science2998-89262998-8934Art and Technology10.61369/TACS.2026020004Article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https://artdesignp.com/journal/TACS/3/2/10.61369/TACS.2026020004程华镇2026322026-01-28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。大数据,人工智能,交通信号,协同优化

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