MIT的数学专家们认为，在“幽灵堵车”中，道路并没有真正被“堵”。由于第一辆车的刹车，后面所有司机也必须刹车，一辆一辆车传递下去，带来的“波动效应”，就会导致大面积的公路交通整体减速。

 

　　哪怕第一辆车停下来后只需要2秒钟就能启动，可到最后一辆汽车启动时，所需的时间可能就要几十分钟了。研究显示，如果处于繁忙的公路上，那么一名司机的急刹车就可能引发一场“交通海啸”，受影响的路段可长达80公里。

 

　　“绿波”技术：智能交通一路绿灯

 

　　在MIT数学家们建立的数学模型中，理想情况是如果驾驶员降低车速并以固定速度行驶而不是急停急驶，不但可以节省燃料，更有望提前抵达目的地。以80公里/小时的速度匀速行驶，比以110公里/小时的速度走走停停要好得多。

 

　　现有数据看，采用一种被称作“绿波”的交通模式可以部分解决“幽灵堵车”。这一方法的思路是既然车流的密度是像水波那样波动的，那么只要对每一个波包，当其到达路口时给他们绿灯，当高峰通过后再放行其他方向的车辆。这样总体的等待时间就得到了优化。同时这样也对车辆的速度进行了控制，高于平均速度的车辆将被迫等待，而低于平均速度的车辆则会努力赶上波峰。这样创造出来的效果，就是所谓的“绿波”，因为每一个车流高峰都会遇到绿灯，一路畅通。

 

　　来自北京市交管局的数据显示，北京二环内绿波道路86处路口，平均交通旅行时间减少8%，平均车速提升了11%；二环至五环的绿波道路123处路口，平均交通旅行时间减少了13%，平均车速提升了15%。目前，北京市全市绿波路口已增至209处。

 

　　然而，信号绿波对道路的要求非常严格，也具有一定的局限性。北京市交管局相关人士告诉记者，到2015年，全市30条主干道上209处路口进行了信号绿波的优化，但并不是所有路段都适合“绿波工程”。“设置绿波带有一定条件和局限性，受某条路段各个路口间距、交通流量、流向的变化、行驶速度、交通干扰等因素影响。当两个路口距离过长、流量接近拥堵时，绿波效应将难以显现。”

 

　　智能交通：科技让生活更美好

 

　　“绿波工程”作为智能交通的实际应用开了一个好头，但并不能解决所有问题，还需要不断升级、创新解决方案，并要有更多的科技成果支撑智能交通运行，以达到最佳的实际效果。2014年，MIT的Seibold通过电脑模拟，论证了自动驾驶汽车可以避免幽灵堵车现象：即使车流中有很少的自动驾驶汽车，也能通过调节自身的行驶速度，来避免整个车流陷入拥堵。只要有2%的自动驾驶汽车，就能减少50%的走走停停的情况。