针对传统诱导信号控制中初始绿灯时间和单位绿灯延长时间的单一设置导致交通延误增加的问题，在分析影响信号交叉口绿灯释放时间和绿灯需求时间差异的因素的基础上，并根据交叉口车辆的到达特性和车型，建立了基于LSTM神经网络的信号交叉口排队车辆车头时距预测模型，分析结果表明，LSTM神经网络预测模型的平均绝对百分比误差（MAPE）为0.17，均方根误差（RMSE）为0.16，预测值与实际值吻合较好。在此情况下，与传统诱导信号控制的交叉口相比，该模型的改善效果显著，提高的交通效率可达14.89%