本发明属于ITS智能交通系统的技术领域，具体为一种自适应的全链条城市区域网络信号控制优化方法。本发明利用机器视觉技术采集交通流参数，并使用获取的数据基于预先训练的交通流预测算法进行交通流预测，根据预测得到的交通流数据、原始信号配时方案和交通网络基础数据构建微观交通仿真模型，构建网络级信号优化模型，采用贝叶斯优化算法对网络级信号优化模型进行主动优化，从而获得目标区域网络最优的信号配时方案。本发明具有很好的集成性，并且形成内外循环反馈闭环，内外循环反馈机制既能实现网络信号优化模型与微观交通仿真模型的交互，又能保证优化结果方案适应外界环境的动态变化，进而实现瞬时的动态最优和长期的稳态最优。