一种融合扩展卡尔曼滤波与注意力增强的交通信号控制方法及其系统

本发明公开一种融合扩展卡尔曼滤波与注意力增强的交通信号控制方法，获得当前环境中的信息，构建初步状态向量；基于交叉口历史交通流数据构建扩展卡尔曼滤波预测模块，对未来一个时间窗口内的流量状态进行实时估计；设计注意力增强模块，根据当前状态动态调整对预测信息的权重，实现预测状态与实时状态的特征融合；构建状态增强型深度Q网络模型，输入融合状态，输出控制动作；通过目标网络与经验回放机制对网络进行训练优化。本发明融合扩展卡尔曼滤波对未来车流状态的实时估计信息，并设计注意力增强模块，设计了更高效的状态组合方式，提升状态表达的完整性与前瞻性，从而提升最终策略的控制效果。