智能交通系统可以通过以下几种方式来应对交通信号优化问题：
数据分析：利用传感器、摄像头等设备采集交通流量、车辆速度等数据，通过数据分析和挖掘，找出交通拥堵的原因和规律，为交通信号优化提供依据。
交通模型建立：建立交通流模型，通过模拟不同信号灯配时方案对交通流量和拥堵情况的影响，选择最优的信号配时方案。
实时调整：基于实时数据和交通模型，动态调整交通信号灯的配时方案，以适应交通流量的变化，缓解交通拥堵。
跨路口协调：通过智能交通系统的联网功能，实现多个路口信号灯的协调配时，优化整个路段的交通流畅度。
智能控制策略：采用智能控制算法，结合实时数据和预测模型，实现信号灯的智能化控制，提高交通效率。
案例分析：某城市引入了智能交通系统，在繁忙的交叉路口安装了传感器和摄像头，实时监测交通流量和车辆行驶速度。通过对数据的分析，发现某些时间段交通拥堵严重。基于这些数据，交通部门调整了信号灯的配时方案，并实施了跨路口协调，结果显示交通拥堵得到了明显缓解，车辆通行效率提高了30%。
综上所述，智能交通系统应对交通信号优化问题的关键在于数据分析、交通模型建立、实时调整、跨路口协调和智能控制策略的综合应用。