在提高雙向整合方法的系統性能的同時保持可解釋性，可以採取以下幾個策略。首先，使用可解釋的模型架構，例如圖神經網絡（GNN）或注意力機制，這些方法能夠清晰地展示不同交通參與者之間的交互關係。這樣的架構不僅能夠捕捉複雜的交互行為，還能提供可視化的解釋，幫助開發者理解模型的決策過程。
其次，設計可解釋的損失函數，這些損失函數不僅考慮到預測的準確性，還能夠強調模型的可解釋性。例如，可以引入額外的正則化項，促使模型在做出決策時考慮到交通規則和常識推理，從而提高系統的安全性和可靠性。
最後，進行模型的可解釋性評估，通過使用SHAP（SHapley Additive exPlanations）或LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）等技術，分析模型的輸出，確保其決策過程對用戶和開發者都是透明的。這樣不僅能提高系統性能，還能增強用戶對自動駕駛系統的信任。