向量数据库联合神经网络与大模型,通过embedding技术与ranking算法,构建交通信号优化体系,实现车流量自适应调节。

交通数据的 embedding 生成逻辑

交通数据的向量化需捕捉流量与时序特征:

·车流量 embedding:LSTM 模型处理路口车流时序数据,生成流量向量;

·路况图像 embedding:ResNet 提取拥堵状态视觉特征,关联路况等级;

·天气因素 embedding:将天气数据转为特征向量,关联交通影响权重。某交通部门采用该方案,使embedding流量预测准确率提升 36%。

向量数据库的交通索引优化

向量数据库针对交通场景设计:

·时段流量索引:基于embedding中的时段特征建立索引,匹配历史同期数据;

·路口关联索引:建立相邻路口 embedding 的关联关系,支持区域协同控制;

·紧急情况索引:基于特殊事件 embedding 特征,优先响应突发状况。某城市借此将信号调整响应延迟控制在 150ms 内。

大模型与 ranking 的协同控制

在 “大模型+ranking” 流程中:

1.实时交通数据经神经网络生成embedding;

1.向量数据库召回相似交通场景 embedding 及信号方案;

1.模型结合ranking生成优化策略。该系统使某城市路口通行效率提升 25%。