在城市交通拥堵治理中，信号交叉口的排队消散时间预测长期以来都是难点。传统方法往往依赖单一模型，面对复杂、多变的交通情形时适应性不足。针对该问题，我国科研团队构建了基于IVCPS（智能车路协同系统）的双层堆叠泛化模型，融合XGBoost、GBDT等算法特点，实现了多模式交通流下更准确的预测。
交叉口排队消散时间看似只是“几秒钟”的变化，却直接影响道路资源利用效率、公众出行体验和城市运行韧性。将复杂交通规律转化为可实时部署的预测与控制策略，是智慧交通从“可观测”走向“可调控”的关键环节。让更多科研成果在真实道路中持续测试、迭代与落地，才能真正让数据和算法服务城市治理与民生出行。