交通信号灯优化配时方案直接影响到智能交通信号灯控制系统的效果,不仅涉及到交通拥堵问题,还涉及到人民群众的交通安全问题,是重大的民生问题。近年来,智能交通相关研究成为了“两会”的主要议题,引起了政府、企业和公众的广泛关注,智能交通信号灯相关研究作为智能交通研究的子课题,也得到社会各方的高度重视。作为缓解交通拥堵的一种有效手段,如何有效的对智能交通信号灯进行优化配时,寻找更加合理准确的预测方法成为研究的重点。本文针对此研究,对传统的信号配时方法进行了梳理,讨论了这些方法存在的缺点:传统方法模型都是建立在一些基础假设之上,得到的结果与真实情况存在较大偏差。本文从这些假设进行着手研究,寻找可以不需要做任何假设的配时模型,通过将非参量分析方法运用到信号灯优化配时研究中,构建了基于欧式距离匹配搜索的核回归预测算法,结合湖北省武汉市东西湖区东吴大道与四明路的十字交叉路口真实交通量进行实证分析,然后对优化后的配时方案进行评价,得出车辆在优化后的配时方案下通过交叉路口的平均延误时间比在原有方案下降低40.85%,平均排队长度比原有方案降低48%,道路通行能力提升11.84%。最后选取了2018年12月18日07:12—08:24这一时段的交通量计算了本文中提到的其他5种不同方法(TRRL法、ARRB法,HCM法、停车线算法和冲突点法)下信号灯优化后的平均延误时间、车辆排队长度和道路通行能力,通过数据的对比,进一步的说明了非参量分析方法下信号灯配时优化效果优于这些传统的方法。本文首先对信号灯优化配时的研究背景、国内外研究现状以及信号灯配时相关概念进行了阐述。其次对信号灯的发展历史和世界主流的信号灯优化技术及国内外信号灯建设情况进行了介绍。然后对经典的信号灯配时方法进行了介绍和归纳,指出各方法的不足和普遍存在的问题,并由此提出了将非参量分析法运用到信号灯优化配时研究中的观点,同时给出了非参量分析方法运用的优点。接着给出了具体的模型构造步骤,同时结合道路交叉口的真实交通数据进行了实证分析,说明了基于非参量分析的智能交通信号灯优化配时方法的有效性。然后对我国交通信号灯优化配时发展进行态势分析,根据此分析对其未来的发展提供指导建议,文章最后对本研究进行了总结和下一步的展望。