При изучении работы транспортных светофоров применяют различные методы анализа данных, среди них:

• Методы машинного обучения и глубокого обучения. 1 Позволяют улучшить прогнозирование транспортных потоков и оптимизацию работы светофоров. 1 Например, рекуррентные нейронные сети (RNN) и долгосрочная краткосрочная память (LSTM) используются для анализа временных рядов данных и прогнозирования изменений в транспортных потоках. 1
• Алгоритмы кластеризации. 1 Применяются для группировки схожих по характеристикам транспортных потоков, что позволяет более эффективно управлять светофорами. 1
• Оптимизационные алгоритмы. 1 Например, генетические алгоритмы, используются для поиска оптимальных временных интервалов светофоров, что позволяет минимизировать задержки и заторы. 1
• Математическое и компьютерное моделирование. 3 Для этого используют методы системного и статистического анализа, теорию чувствительности, физический смысл процессов при проезде перекрёстка и другие. 3
• Визуальные и инструментальные методы мониторинга светофоров. 4 Визуальные методы основаны на наблюдении за светофорами с помощью человеческого глаза или видеокамер. 4 Инструментальные методы основаны на измерении различных физических параметров светофора с помощью специальных приборов или датчиков. 4