AI优化交通管理与预测的核心方法包括以下方面：
1. 交通流量预测
- 基于历史数据（如卡口、GPS轨迹、地磁传感器数据）训练时序模型，利用LSTM、Transformer等深度学习算法预测短期（小时级）和长期（日/周级）流量。结合天气、节假日等外部变量提升准确性，误差可控制在5%以内。
*扩展知识：联邦学习可在保护隐私的前提下整合多区域数据，解决数据孤岛问题。*
2. 智能信号灯控制
- 应用强化学习（如DQN、PPO算法）动态调整红绿灯时长。深圳福田区的试点显示，AI调控使路口通行效率提升20%-30%。边缘计算设备可实现毫秒级响应，减少云端依赖。
3. 事故与拥堵预警
- 计算机视觉模型（YOLOv7、ViT）实时分析监控视频，识别违停、逆行等异常事件。结合知识图谱技术，可关联历史事故数据预测高风险路段。新加坡的AI系统可在事故发生90秒内发出警报。
4. 路径规划优化
- 图神经网络（GraphSAGE）建模路网结构，为导航软件提供实时动态路径。滴滴的"明镜系统"通过数亿轨迹数据生成热度图，缓解局部拥堵。
5. 需求响应式公交
- 基于遗传算法和聚类分析（如DBSCAN），动态调整公交班次与线路。成都"巡游巴士"试点显示，AI调度使满载率提高18%，空驶率下降40%。
6. 基础设施仿真
- 数字孪生技术构建虚拟交通系统，通过交通仿真软件（SUMO、Vissim）预演政策效果。上海临港新城的仿真模型助规划者评估50余种预案。
7. 新能源车续航协同
车路协同系统通过路侧单元（RSU）为电动车推荐最优充电站，结合电网负荷数据实现削峰填谷。北京亦庄的测试显示，该方法减少车主充电等待时间37%。
8. 行为经济学应用
- 通过NLP分析社交舆情数据，识别市民出行偏好。结合前景理论设计差异化的拥堵收费策略，伦敦的定价模型使早高峰车流减少15%。
未来方向包括量子计算加速大规模路网仿真、脑机接口实现紧急车辆优先通行等。但需注意数据安全（《数据安全法》合规）和算法偏见（如对非机动车群体覆盖不足）的挑战。
