一种智慧城市交通信号控制推荐方法、系统及装置，基于深度学习算法对控制方案数据和检测器数据进行学习、获取新的知识、进行知识更新、重组知识结构，实现信号控制推荐参数值输出，形成了闭环的自我学习机制，依据反馈能够不断地模型自我更新与迭代。通过算法选择器选择满足模型性能要求的深度学习算法模型；通过神经架构生成器，选择满足搜索要求的深度学习算法的网络结构；提取与控制方案操作者相关的数据作为模型的训练数据，模型推荐的信号控制方案更准确更有针对性；设置调控触发机制，及时有效地给出信号控制推荐。