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本申请提供一种结合时空特征挖掘的人工智能交通信号配时优化方法和相关设备，涉及人工智能技术领域。该方法包括先实时采集路网交通流数据，以及时间、空间两类关联数据；对全部数据预处理生成标准化矩阵。分别通过嵌套式长短期记忆网络、注意力图卷积网络提取时间、空间特征向量并融合得到初始时空特征，再提取时间、空间关联特征。将多类特征送入自适应门控融合模型完成融合增强，输出最终时空特征向量。依托该向量借助多智能体强化学习框架生成路网协同配时方案，下发落地执行。可实现交通信号配时从单点局部优化向区域全局最优的跨越，进而提升路网整体通行效率。