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《基于3D卷积深度强化学习的交通灯配时优化技术研究》

一、引言

随着城市化进程的加快，交通拥堵问题日益严重，成为各大城市面临的重要挑战。交通灯作为城市交通管理的重要设施，其配时方案直接影响着交通流量和道路拥堵状况。因此，如何对交通灯的配时进行优化，提高交通效率，减少拥堵现象，成为了一个亟待解决的问题。近年来，随着深度强化学习技术的发展，其在交通灯配时优化方面的应用逐渐受到关注。本文基于3D卷积深度强化学习技术，对交通灯配时优化技术进行研究，旨在为城市交通管理提供更加智能、高效的解决方案。

二、相关技术概述

2.13D卷积神经网络

3D卷积神经网络是一种深度学习技术，可以处理具有三维空间结构的