拥挤交通状态下的绿信比优化及其应用研究
交通信号智能控制系统-毕业论文正文
1引言1.1 本课题的意义城市交通控制系统主要是用于城市交通数据监测、交通信号灯控制与交通疏导的计算机综合管理系统，它已经成为现代城市交通监控指挥系统中最重要的组成部分。
因此，如何利用先进的信息技术改造城市交通系统已成为城市交通管理者的共识[1]。
高效的交通灯智能控制系统是解决城市交通问题的关键。
随着经济的快速发展，城市中的车辆逐渐增多，交通拥挤和堵塞现象日趋严重，引起交通事故频发、环境污染加剧等一系列问题。
本设计采用单片机控制，实现交通信号灯的智能控制。
系统根据东西和南北两个方向的车辆情况，自动进行定时控制和智能控制方式的切换，当某一方向没有车辆时，系统会自动切换使另一方向车辆通行。
当两个方向都有车辆时，按照定时控制方式通行。
本设计与普通的交通信号控制系统相比，其优点是可根据路口情况的不同，对交通灯进行差异化控制，从而达到使道路更为通畅的目的，最大限度的缓解交通拥挤情况[2]。
交通信号控制系统是现代城市交通控制和疏导的主要手段。
而作为城市交通基本组成部分的平面交叉路口，其通行能力是解决城市交通问题的关键，而交通信号灯又是交叉路口必不可少的交通控制手段。
随着计算机技术和自动控制技术的发展，以及交通流理论的不断发展完善，交通运输组织与优化理论、技术的不断提高，国内外逐步形成了一批高水平有实效的城市道路交通控制系统[3]。
1.2 国内外发展状况交通信号控制系统是现代城市交通控制和疏导的主要手段。
而作为城市交通基本组成部分的平面交叉路口，其通行能力是解决城市交通问题的关键，而交通信号灯又是交叉路口必不可少的交通控制手段。
随着计算机技术和自动控制技术的发展，以及交通流理论的不断发展完善，交通运输组织与优化理论、技术的不断提高，国内外逐步形成了一批高水平有实效的城市道路交通控制系统[4]。
国外现状1 澳大利亚SCAT系统SCATS采取分层递阶式控制结构。
其控制中心备有一台监控计算机和一台管理计算机，通过串行数据通讯线路相连。
基于GIS的城市交通拥堵分析与优化研究
基于GIS的城市交通拥堵分析与优化研究城市交通拥堵是现代城市面临的一大挑战，它给城市居民的出行带来了巨大的不便。
为了解决交通拥堵问题，提高城市的交通效率，基于地理信息系统（GIS）的城市交通拥堵分析与优化研究应运而生。
一、地理信息系统（GIS）在城市交通优化中的应用地理信息系统（GIS）是一种将地理信息与信息科技相结合的工具，它可以对地理空间信息进行采集、管理、分析和展示。
在城市交通优化中，GIS可以通过集成、分析和展示各类交通数据，提供有效的决策支持。
1. 数据采集与管理城市交通拥堵分析的第一步是收集和管理交通数据，包括道路网络数据、交通流量数据、交通事故数据等。
GIS可以通过空间数据库等技术手段对这些数据进行采集、存储和更新，实现数据的一体化管理和共享。
2. 交通流模拟与分析GIS可以基于采集到的交通数据建立交通流模型，通过模拟交通流的运行情况，分析道路瓶颈、拥堵区域和交通流量分布等问题。
利用GIS的分析功能，可以对不同时间段、不同道路段的交通状况进行可视化展示，并提供合理的交通优化方案。
3. 交通规划与路径优化利用GIS提供的空间分析功能，可以对城市交通规划进行评估和优化。
通过构建路网拓扑结构和考虑道路通行能力等因素，可以对不同的交通规划方案进行比较，选择最佳方案来优化城市交通网络结构，减少拥堵瓶颈。
二、城市交通拥堵的影响因素分析城市交通拥堵是由多种因素共同作用引起的，准确分析这些因素对拥堵的影响，对于制定合理的解决方案至关重要。
1. 道路网络密度与状况道路网络的密度和状况是交通拥堵的重要因素之一。
密集的道路网络会导致交通流量集中，容易形成拥堵点；而道路的状况，如路表平整度、路况良好与否，也会直接影响交通的畅通程度。
2. 人口密度与居住区分布人口密度和居住区的分布会直接影响交通需求和流量。
人口过于集中的区域会导致交通供需失衡，增加交通拥堵的概率。
而人口较少的地区交通流量相对较小，交通情况较为畅通。
城市公共交通效率提升的研究与应用案例分析
城市公共交通效率提升的研究与应用案例分析第一章前言城市公共交通作为城市交通体系的重要组成部分，是城市发展的重要标志之一。
然而，现实中存在着大量的交通拥堵、不可预测的公交间隔时间、车辆相遇冲突等问题，极大地影响了公共交通系统的效率和服务质量。
因此，如何提升城市公共交通效率，已成为各级政府和公共交通运营商共同关注的问题。
本文将采用案例分析的方法，总结国内外城市公共交通效率提升的研究与应用，为提升城市公共交通效率提供一些参考和借鉴。
第二章国内外公共交通系统优化策略2.1 公共交通车速优化公共交通车速的优化是提高公共交通效率的关键。
传统的优化方法通常是调整车辆运行线路、调整部分站点，但这种方法仅仅优化了线路细节，并未深入地进行全局优化。
现在，广泛采用的解决方案是直接优化时间表。
以光谷地铁为例，采用了智能调度算法，根据城市交通实时数据调动运营车辆的数量和运营路径，使得公共交通车效率得到了提高，最终公交间隔时间减少了18%，等车时间减少了20%。
2.2 公共交通优先政策公共交通优先政策是指政府优先考虑公共交通出行方式，对公共交通车辆给予一定的优惠政策，例如占用机动车道、设置绿色通行灯等等。
这种方式有效地提高了公共交通车速，维护了公共交通的稳定性和服务品质，并且有助于减少对环境的影响。
在德国汉堡，政府实施了“一路放行”的交通政策，禁止所有私家车辆行驶，保证了公共交通车辆的高效运营。
在中国，政府也在不断推行公共交通优先政策，比如深圳市政府设立了“公交道路优先指挥中心”，完成了一套全方位的控制系统，实现了对城市公共交通的实时调度。
2.3 公共交通智能化技术随着人工智能和物联网技术的飞速发展，人们开始将这些技术运用到城市公共交通中。
使用人工智能技术，可以通过交通数据的处理和分析，快速找到线路瓶颈，进而实现公共交通的改进和优化。
物联网技术则可以实现公共交通的信息智能化，让公众随时随地获取信息并且详细了解公交车的位置和到站时间，使人们的出行更具有便捷性和可控性。
交通拥堵方面的论文（精选8篇）
交通拥堵方面的论文交通拥堵方面的论文（精选8篇）在平时的学习、工作中，大家都有写论文的经历，对论文很是熟悉吧，论文写作的过程是人们获得直接经验的过程。
那要怎么写好论文呢？以下是小编为大家收集的交通拥堵方面的论文，欢迎阅读与收藏。
交通拥堵方面的论文篇1【摘要】本文通过分析国内学者对交通拥堵的分析，归纳总结出交通拥堵造成的成本，认为除了时间成本和交通意外成本外，更严重的是对环境造成的破坏及对资源造成的浪费。
同时，本文着重研究不同车辆密度下的出行成本与道路交通流量的关系，交通拥堵均衡点的形成过程。
【关键词】交通拥堵；成本；均衡点一、国内文献综述首先，在定性分析上，张攀春认为拥堵产生的原因是资源过分向城市集中、城市的布局规划不合理和不完善的公交系统等，郏国中从人文关怀、宏观调控、普法教育和经济杠杆四个方面提出建议。
治理交通拥堵。
张文富从汽车消费主义视角探讨了拥堵问题，认为是中国人浓重的汽车消费主义情节激化了城市交通矛盾。
要想解决这一问题除了常规方法，还需要人文思维。
其次，在分析交通拥堵上学者运用较多的是博弈模型。
贾子若、宋守信通过建立交通参与者抢行的博弈模型、交通参与者出行方式选择的博弈模型，对双方的博弈行为进行了分析。
进而从博弈的角度提出了一些解决交通拥堵的对策。
曾鹦应用合作博弈相关理论对城市道路拥堵网络问题进行了分析。
并分别讨论了拥堵成本为凸函数和凹函数时的城市道路交通网络博弈，相应的对策建议是针对拥堵应如何收费提出的。
罗群，黎玉琴也利用复制动态方程，建立公共交通与私家车的博弈模型，分析博弈各方的行为。
再者，王思瑶，李若水，谭克虎运用回归模型，定量分析了各因素对交通拥堵指数的影响，并针对各因素分别提出缓解交通拥堵的方案。
宋博，赵民通过构建模型。
探讨了造成拥堵的微观机制，进而从公共视角出发探讨解决拥堵的各种途径。
侯幸，彭时平，马烨比较了北京摇号上车牌和上海拍卖车牌两种机制的成本，为有效解决交通拥堵提出了合理建议。
饱和交通条件下的绿信比计算
拥挤交通状态下的绿信比优化及其应用研究*裴玉龙，蒋贤才，刘博航(哈尔滨工业大学交通研究所，哈尔滨150090)摘要：在拥挤交通状态下，Webster绿信比优化模型是要同时消散各个方向上的拥挤车流，却忽略了拥挤与非拥挤交通状态下的车流特征差异，导致信号交叉口各个方向上的排队车辆越来越长。
提出采用通行优先权的方式，对交通需求大的方向给予更多的绿灯时间，以期实现尽快消散该方向上的拥挤车流。
各个方向(相位)通过轮流获得相位通行优先权进而逐步消散各自方向上的拥挤车流，最终达到预防交通拥挤和快速消散交通拥挤的优化目标。
经仿真实验证实，本优化方法在处理拥挤交通流上较之Webster绿信比优化模型更为有效。
关键字：优化; 绿信比; 拥挤交通中图分类号：U491.5+4 文献标识码：A 文章编号;Study of Green Ratio Optimizationin Oversaturated TrafficPEI Yu-long, JIANG Xian-cai, LIU Bo-hang(Institute of Transportation Research, Harbin Institute of T echnology, 150090 China)Abstract: The green ratio model of Webster clears off crowded traffic flow synchronously at each approach of signal intersection in oversaturated traffic, but ignores the difference of traffic flows in different traffic state, and leads to the queue becoming longer and longer at oversaturated signal intersection. The paper introduces an idea of traffic priority. It deals out more green time for the phase which has the highest traffic demand in oversaturated traffic, so as to prevent and clear off the crowded traffic flow as soon as possible. Each phase gets the priority by turns, so the improved green ratio model can realize the goal of preventing traffic congestion and clearing off traffic blockage quickly. It is more effective than the Webster’s one in dealing with oversaturated traffic flow by simulating experiment based on VISSIM. And when vehicle arrival rate of each phase varies much, this improvement is obviously more.Key Words:Optimization; Green ratio; Oversaturated traffic1 引言在拥挤交通状态下，由于受到周期时长的限制，信号交叉口会出现不同程度的拥挤或堵塞现象，就其原因是该时段内的交通需求大于信号交叉口的通行能力。
基于均衡交通压力及VISSIM仿真的信号灯配时及应用研究
从研究武汉建设 大道 与新华 路交叉 口四个 进 口道 直行 车道 的不饱 和与饱 和交通 条件 下连续 ３ 个周期 在绿灯信 号 开启后 的车头 时距 ， 以看 出 ， 可 在不饱和交通 流条件下 ， 车流 基本是遵循 同一规 律的 ， 和交 通条件下 的车流运行相 对 而饱 不很稳定 ， 车头时距变 化 幅度较大 。究 其原 因 ， 一为建 设 其 大道——新华路交叉 Ｅ全天交通量基本处于饱 和状态 ， ｌ 而混 行其 间的摩托 车由于起 步时 间较 短 经常穿插 于其他机 动车 辆之 间 ， 使原本饱 和的交 通流运行状态发生紊乱 ； 二 ， 其 虽然
ｗ ｉｈｐ ａ ｔ ｄ ｓ ｄｂ ＩＳＭ ｈｌ ｔｅＷｅ ｓ ｒｌ ｓ ａｅ ｎｑ ｅｅｃ 】Ｊ ｅｏ ｒｐｒｏ ｒ ｓｒ ， ｈｃ ａ ｍｅ ｒ ａｊ ｔ ｙＶＳ Ｉ ｗ ｉ ｂｔ ｐｅ ｂｓｄｏ ｕ ｕ ｋａａｃ ｒ ｏ ｏｔｎ ｐｅ ｕｅ ｒ ｅ ｓ ｕｅ ｅｈ ｅ ａｓ ：１ ｐ ｉ ｓ
１ 引
言
目前我国特 大城 市 的交 通控 制水平 要远落 后 于城 市机
动化的发展水平 ， 一个显著 的误 区是在交通参 与者 的交 通意
从分析饱 和车流的特性人手 ， 基于排队长度消散 或有 侧 重均衡交通压力 的思 想提 出 了在 传统信 号配 时失效 的情 况 下 的利用 ＶＳＩ 真反馈计算参数及评价指标 的绿信 比优 ＩＳ Ｍ仿 化方法 ， 针对 这种交通状况 的实例进行应用研究。 并
Ｔｈ ｓ ａ ｃ ｏ ａ ｃ Ｓ ｇ ａｓ Ｃａ ｃ ｌ ｔ ｎ ａ ｄ Ａｐ ｌ ａ ｉ ｎ ｅ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｆ ｒ Ｔｒ ｆ ｉ ｎ ｌ ｌｕ ａ ｉ ｎ ｐ ｉ ｔｏ ｉ ｏ ｃ Ｂａ ｅ ｎ Ｅｑ ａ ｒ ｓ ｕ ｅ ａ ｄ ＶＩ Ｓ Ｍ ｉ ｕ ａ ｉ ｎ ｓ ｄ ｏ ｕ Ｐ ｅ ｓ ｒ ｎ Ｓ Ｉ Ｓｍ ｌ ｔ ｌ ｏ
交通干线动态双向绿波带控制技术研究探讨
交通干线动态双向绿波带控制技术研究探讨[摘要]在现如今道路交通控制逐渐智能化的基础上，人们又提出了一种有关道路交通干线动态双向绿波带的智能协调控制技术，这是一种全新的控制策略，它通过路口控制智能体与中心协调的智能体之间信息的相互交流与协调，前提是高效地利用路口的绿灯时间，使得道路上的车辆可以不停地顺利通行。
上下行相位差与公共信号周期是由中心协调智能体依据在某一段时间的交通流量信息进行计算的，而绿信比即在交通灯一个周期内可用于车辆通行的时间比例是通过路口控制智能体来及时确定的。
依据车道上下行的速度以及该路段的长度可以计算上下行的相位差，而一些关键路口的饱和度的大小再经过模糊控制的计算方法调整公共信号周期，依据以往以及测得的交通数据来计算得出绿信比，而这些技术的在现实中的应用说明了它的一定的有效性。
[关键词]交通干线；双向；绿波带；路口控制智能体；中心协调智能体中图分类号：c913.32文献标识码：a文章编号：1009-914x（2013）21-0111-01交通道路是城市建设与发展的枢纽，承载着巨大的交通负荷，交通干线的好坏直接影响到城市发展的速度快慢，因而必须努力提升城市整个交通干线的协调控制技术，继而减少在交通道路上的车辆的停车率与可能会出现的延误，由此可以改善整个城市的交通状况。
而在城市交通控制中被广泛应用的控制方式便是交通干线动态双向绿波带控制，这种控制方式有其本身的一些特点，第一，保证整个道路上车辆保持一定的速度，极大地降低了停车率；第二，使得车辆行驶更为平滑，大大地提高的道路的利用率；第三，使得道路上车辆的行驶速度较为统一，避免一些车辆堵塞在交通信号灯之前；第四，无论是行人还是驾驶员都遵守交通信号灯，驾驶员尽量使得车辆在绿灯的时间到达路口，而行人也会因为车辆的密集逐渐减少乱穿马路的次数；第五，周边道路也可以因为主干道路的良好秩序而逐渐得到改善。
之前的许多人都对道路的改善提出了一些新的方法和建议，如little等人提出的最大带宽控制，针对有许多路口的交通干线给出了新的相位差，使得车辆在先前设定的速度范围内时可以一次全部通过交通信号灯。
交叉口非饱和条件下的双向绿波交通实现方法
交叉口非饱和条件下的双向绿波交通实现方法摘要:为了缓解城市主干道的交通拥挤,本文提出一种可在交叉口非饱和条件下实施的信号协调控制方法。
其中对相位差、绿波带宽度、公用周期长度三个重要参数进行了设计;并且对车速、交通量的测定方法以及控制系统的实现方法进行了描述。
关键词:交通拥挤交叉口非饱和条件绿波交通A Method to Realize Bidirectional Green Wave on Intersection Unsaturated ConditionAbstract:In order to relieve city main road traffic congestion,this paper proposes a controlling signal coordination method on the intersection unsaturated condition.And the offset,bandwidth,public cycle length parameters were designed in this paper.Then describes the determination method of the speed and the traffic flow,and the implementation method of controlling system.Key Words:Traffic congestion;Intersection;Unsaturated condition;Green-wave trafp2 理论设计本章依次对相位差、绿波带宽度、公共周期长度三个参数进行设计。
这三点是构成理论的基础,而这些参数又受到行驶车速、交通量的制约。
2.1 车速与相位差(offset)绿灯信号相位差(即相邻交叉口同一相位绿灯信号开始时间差)由车速与交叉口间距共同决定。
交通信号控制优化服务解决方案
交通信号控制优化服务解决方案1概述交通信号控制优化服务是借助专业团队对交通信号控制方面进行挖掘，以更加有效地缓解目前由于机动车数量过快增长而造成路网交通运行压力增大，道路硬件资源增长严重失衡这一问题。
具体服务内容包括：⏹对交通信号控制理论及相关技术进行总结，规范信号优化工作流程，落实责任，建立统一化与个性化相结合的交通信号管理模式，保证交通信号合理运行，满足各种条件下道路交通参与者的通行需要。
⏹通过对相关路口进行周期性调查，及时发现存在不足并予以改善、跟踪，从而不断提高其运行水平。
⏹通过路口排查和调研，对有条件进行协调控制的路口设计协调控制方案，降低协调控制路口的行车延误，提高交叉口服务能力。
⏹以周报、月报和专项分析报告总结归纳工作开展情况及完成效果，有计划性的回检评价历史优化路口，提炼可取之处及考虑不周的地方，对未来将有可能发生变化的交叉口或路段有一定预测性。
2服务内容2.1交通信号管理基础工作（1）交通信号控制理论及相关技术总结交通信号控制理论及相关技术的总结包括对交通信号控制相关理论的总结和对现今主流信号控制模式及方法的总结2部分内容。
⏹对交通信号控制相关理论的总结包括对信号控制涉及的相关参数的总结、对通过能力的总结及对信号路口对车流停滞作用的总结3部分内容。
⏹对现今主流信号控制模式及方法的总结包括对单点信号控制模式与方法的总结、对交通信号子区划分的模式与方法的总结、对主干道交通信号协调控制模式与方法的总结、对同类型交通信号路口协调控制模式与方法的总结、对长距离交通信号协调控制模式与方法的总结以及对区域协调控制模式与方法的总结六大类涵盖点、线、面三个层次的信号控制与协调方法的相关技术理论的总结。
在对交通信号控制相关理论的总结基础上，根据各地市信号路口特点，重点对适用该地信号控制特点的信号控制模式及方法进行总结。
⏹单点信号控制主要包括单点定时信号控制、单点感应信号控制和单点自适应信号控制三种方式。
预防“死锁”的最大绿灯时间计算方法
预防“死锁”的最大绿灯时间计算方法作者：李海涛等来源：《中国高新技术企业》2015年第22期摘要：目前，信号配时优化方法通常根据车辆排队等绝对信号配时时长，而对下游可容纳车辆等缺乏考虑。
该方法在过饱和交通状态下往往形成“死锁”现象，针对该问题，文章从上游车辆数达辆与下游可容纳排队长度间的关系出发，运用交通波理论，计算出交叉口预防死锁现象的最大绿灯时间，为信号配时优化提供参考。
关键词：死锁现象；上游车辆；下游车辆数；最大绿灯时间；交通波文献标识码：A中图分类号：TP316 文章编号：1009-2374（2015）21-0105-03 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2015.21.053交通信号系统极大地保障了交叉口内车辆的有序通行，如SCOOT、SCATS、ACTRA 等，但这些系统主要依据上游车辆数等参数进行信号配时，缺乏对下游可容纳车辆方面的考虑，常常引起车辆排队造成交叉口的“死锁”现象，尤其是交通过饱和状态下表现尤为突出。
该现象引起了国内外专家学者的极大关注，如裴玉龙等提出采用通行优先权的方式对饱和交通状态下的绿信比进行优化；蒋贤才等建立了拥挤及非拥挤两种交通环境下绿信比与交通参与者权益之间的关系模型。
刘小明等提出一个基于阈值规则的饱和交叉口控制方法。
针对死锁现象，合理计算车辆溢出方向的绿灯信号时长尤为关键，基于此，本文介绍了一种最大绿灯时间计算方法。
1 最大绿灯时间计算方法下游可容纳长度与上游到达车辆数二者之间的关系对于绿灯时间的计算有着至关重要的作用。
1.1 模型假设1.1.1 上游可容纳排队长度已知且固定。
交叉口车头间距可以进行实地测量，模型中取。
下游可容纳车辆数随之确定：1.1.2 车辆的在交叉口加减速过程均为匀变速过程，最高车速不得超过法律规定限速。
1.1.3 为简化模型，在上一周期内绿灯周期末上游交叉口并无剩余车辆，从本周期红灯时刻起，车辆以泊松分布到达。
到达率λ已知。
基于时间序列分析的交通流预测与优化技术研究
基于时间序列分析的交通流预测与优化技术研究交通拥堵一直是城市发展中的一大难题，影响着人们的出行效率和生活质量。
为了解决这一问题，许多研究者开始采用时间序列分析的方法来预测和优化交通流。
本文将介绍基于时间序列分析的交通流预测与优化技术的研究进展和应用。
时间序列分析是一种通过对过去数据的观察和分析来预测未来趋势的方法。
在交通流领域，时间序列分析可以用于分析和预测交通流量、速度和拥堵状况等参数，从而为交通管理部门提供决策依据。
首先，交通流量预测是交通管理的重要内容之一。
通过时间序列分析，可以根据历史交通流数据的变化规律，预测未来交通流量的趋势和变化幅度。
这有助于交通管理部门制定合理的路网规划和交通调度策略，以缓解交通拥堵问题。
其次，交通流速度是衡量交通畅通程度的重要指标。
时间序列分析可以帮助研究者预测交通流速度的变化趋势，从而揭示交通拥堵的原因和规律。
基于这些预测结果，交通管理部门可以采取相应的交通优化措施，如改善道路设计、调整交通信号等，提高路网的通行能力。
此外，时间序列分析还可以用于交通拥堵预测。
通过对历史交通数据的分析，可以建立拥堵预测模型，预测未来某一时段内交通拥堵的程度和范围。
这对于交通管理部门来说具有重要的意义，可以提前采取相应的交通疏导措施，减少交通事故和拥堵带来的不便。
在交通流预测和优化技术研究中，时间序列分析方法具有较强的可靠性和适用性。
通过对大量历史交通数据的分析，可以准确地获取交通流量、速度和拥堵情况的变化趋势。
同时，在建立预测模型时，还可以考虑其他影响因素，如天气、节假日等，提高预测的准确性。
然而，时间序列分析方法在交通流预测和优化中仍然存在一些挑战和局限性。
首先，交通流受多种因素的影响，如人口增长、城市规划等，这些因素的变化难以完全通过时间序列分析来建模。
其次，交通拥堵问题具有一定的随机性，时间序列分析方法很难对此进行准确预测。
因此，需要结合其他技术手段，如机器学习和人工智能等，来提高交通流预测和优化的准确性和效果。
交通信号联动管理优化方案
同情况下要选用启动延迟时间的方法。
由于车行驶一段路的时间
与这段路的长度以及车
在这段路上行驶的平均速度有关，且有
其中，
进而得出
，Ll 是指第 i 个路口与第 i+1 个路口之间的路程， 。
根据 取值的不同来确定最终的时延，根据（V）式求出
属于 。如下图所示，设第 i 个十字路口绿灯亮的时刻为时刻。
绿灯开启：
到达第 i 个十字路口，，如果
此时是绿灯，那么，汽车 B 继续前行，否则将被迫停止，同样，
为使汽车 B 后有进可能多的汽车通过第 i 个路口，希望第 i 个
路口的绿灯恰好在
亮。（见下图所示）但是有必要
说明的是：这两个条件在一般情况下是不能同时满足的。
汽车 B 到达：
汽车 B 启动：
其中，
。
将 （IV） 中相应的等式及代入 （III） 式，即可确定此时
的取值则与这一时间段的车流量有关，车流量越大，说明一段
路上的车辆越多，那么车间距就越小，这也就决定了车的速度
就会越小，那么，周期就要相应增大。换句话说信号周期与车
流量的大小有此消彼长的关系，符合实际情况）。
假设
，首先通过量纲分析法计算出
，
其中，R 为常数。对于系数 R，如果 R 过小，信号灯变化过于 频繁，车辆在启动和制动上会浪费大量的时间。考虑给出一 种选取信号灯周期的方案：希望实现交通信号的最大利用，是 指一辆车从前一个路口行驶到该路口这段时间内，交通灯变 化尽可能少。同时，结合实际情况，我们认为 R=1 是一个比较
号循环一周车辆的总等待时间为
，为实现信号周期
的最优，令
。
此时，尽管有些十字路口没有达到最优，但整个路段的总
城市交通智能优化调度策略研究
城市交通智能优化调度策略研究随着城市化进程的加速，城市交通拥堵已经成为了大多数城市面临的主要问题之一。
为了有效解决交通拥堵问题，提高城市交通效率，各国纷纷展开了城市交通智能优化调度策略的研究和应用。
本文将从城市交通智能优化调度策略的定义、研究现状和未来发展趋势三个方面进行论述。
首先，城市交通智能优化调度策略是指利用人工智能、大数据、物联网等技术手段，对城市交通进行智能化管理和优化调度的策略。
通过收集和分析城市交通数据，运用优化算法和预测模型，实现对交通流量、路况、信号灯、公共交通等的动态调节和优化，提高交通运行效率和服务质量。
目前，城市交通智能优化调度策略的研究已经取得了一些重要进展。
首先，通过大数据分析技术，对城市交通数据进行挖掘和分析，可以获取全面准确的交通信息，包括车流量、路段状况、交通拥堵等，为后续的优化调度提供数据支持。
其次，通过建立交通流模型和预测算法，可以对未来一段时间内的交通状况进行预测，为交通管理者和驾驶员提供实时决策支持。
再次，通过智能交通信号控制系统，可以根据实时交通信息动态调节信号灯的时序，优化交通信号配时方案，降低交叉口拥堵和排队长度，提高交通通行效率。
另外，还可以运用智能公交调度系统，优化公交线路和发车间隔，提高公交运行效率和服务水平。
然而，城市交通智能优化调度策略研究还面临一些挑战。
首先，城市交通智能优化调度策略需要大量的交通数据支持，但目前交通数据的获取和共享还存在困难和障碍，如何解决数据隐私和安全问题是一个需要解决的关键。
其次，城市交通是一个复杂系统，涉及多个因素的相互作用，如何建立准确有效的交通流模型是一个难点。
另外，城市交通智能优化调度策略需要充分考虑各种交通参与者的权益和需求，如驾驶员、公共交通乘客等，需要在提高交通效率的同时，保障公平和公正。
而且，城市交通智能优化调度策略的实施还需要政府部门的大力支持和合作。
未来，城市交通智能优化调度策略的发展将朝着以下几个方向发展。
基于最优控制的交通信号优化研究
基于最优控制的交通信号优化研究交通拥堵一直是都市生活中的难题。
为了缓解交通压力和提高道路的通行效率，许多城市采用了交通信号灯来进行交通管理。
然而，当前的交通信号灯系统仍然存在一些问题，比如效率低下、不智能化等。
为了解决这些问题，一些研究人员开始着手研究基于最优控制的交通信号优化方法。
基于最优控制的交通信号优化方法，从数学模型的角度出发，通过优化算法寻找最优的交通信号控制策略。
这种方法以最小化拥堵、最大化通行效率为目标，利用数学模型描述交通流的变化规律，并通过对交通信号进行精确的控制，来实现交通网络的优化。
首先，研究人员需要建立一个准确的交通流动数学模型，该模型能够准确描述交通网络的变化规律。
目前，常用的模型有微观模型和宏观模型两种。
微观模型主要研究个体车辆的行为，通常基于车辆间的交互作用来描述交通流动；而宏观模型则从整体的角度出发，通过对交通网络的流量进行建模和分析。
其次，研究人员需要选择适合的最优控制算法来求解交通信号的最优控制策略。
目前，常用的算法有动态规划、遗传算法、模拟退火算法等。
这些算法能够通过求解优化问题，得到交通信号优化的最优结果。
最后，研究人员需要进行仿真实验，验证基于最优控制的交通信号优化方法的有效性和可行性。
通过与传统的交通信号控制方法进行比较，评估新方法的优劣，并进行参数调整和改进，使之更好地适应实际交通环境。
基于最优控制的交通信号优化方法的应用前景广阔。
一方面，该方法可以提高道路通行效率，减少交通拥堵，降低交通事故的风险；另一方面，该方法还可以节约交通资源，提高交通系统的运行效率，减少能源消耗和环境污染。
然而，基于最优控制的交通信号优化研究仍然面临一些挑战。
首先，交通网络的复杂性导致模型的建立和求解具有一定的难度；其次，交通信号优化需要充分考虑道路拓扑结构、交通需求等实际因素，以及交通信号调整的实施成本和法规限制。
综上所述，基于最优控制的交通信号优化研究是一项复杂而有挑战性的工作。
关于解决特大城市交通拥堵地段交通问题的案例分析
２００８年５月第５期城市道桥与防洪收稿日期：２００７－１２－１８作者简介：穆祥纯（１９５５－），男，北京人，教授级高级工程师，副院长，国家注册咨询工程师（投资），兼任中国工程建设标准化协会副理事长、中国建材工程建设协会副会长、詹天佑土木工程科技发展基金会理事，长期从事桥梁工程设计及技术管理工作。
关于解决特大城市交通拥堵地段交通问题的案例分析摘要：随着我国城市化进程的加快和城市机动车保有量的快速增长，国内几个特大城市如北京、上海、天津和广州等地城市交通拥堵问题越来越突出，特别是这些特大城市中出现了一些交通拥堵的严重地段，已引起人们的广泛关注。
该文以解决北京最拥堵的地段———中关村地区交通拥堵为案例，从交通调查入手，对该地区进行了系统的交通研究，并提出了相关对策和建议，以期为国内其他城市解决交通拥堵问题提供可借鉴的经验。
关键词：特大城市；交通拥堵；对策研究；案例分析中图分类号：Ｕ４９１文献标识码：Ｂ文章编号：１００９－７７１６（２００８）０５－０００１－０４穆祥纯，刘璇亦（北京市市政工程设计研究总院，北京市１０００８２）０引言北京中关村地区集中了高等学府及科学院所３０余座，被誉为中国的硅谷，一直是我国先进基础理论和高新技术的产地。
２０世纪８０年代，电子市场的出现又给这一地区增添了新的经济活力。
现在该地区是科技园区中海淀园的中心区，其范围西到蓝靛厂路，东至八达岭高速路，南到西外大街，北至五环路，面积约为６５ｋｍ２，是中关村科技园区的主体和核心。
２００８年北京举办奥运会，机遇难得，为了配合海淀区的经济建设，落实北京城市总体规划修编（２００４～２０２０年）精神，落实《海淀区交通综合规划》、《海淀区“十一五”时期交通发展规划》，该地区的交通环境需要进一步改善，以适应其经济发展。
本文以北京最拥堵的地段———中关村地区交通拥堵为案例，对中关村地区特别是中关村大街现状交通存在的问题进行分析，提出该地区交通改善的总体思路和主要改善措施，以期为国内其他城市解决交通拥堵问题提供可借鉴经验。
智能交通信号优化项目计划书
智能交通信号优化项目计划书一、项目背景随着城市的快速发展，交通拥堵问题日益严重，给人们的出行带来了极大的不便。
智能交通信号系统作为城市交通管理的重要手段，对于提高交通效率、减少拥堵、降低能源消耗和环境污染具有重要意义。
然而，现有的交通信号系统在很多情况下未能充分发挥其应有的作用，存在信号配时不合理、路口通行能力不匹配等问题。
因此，开展智能交通信号优化项目，提高交通信号系统的智能化水平和运行效率，已成为当前城市交通管理的迫切需求。
二、项目目标1、提高路口的通行能力，减少车辆等待时间和拥堵现象。
2、优化交通信号配时，提高道路资源的利用率。
3、降低交通事故发生率，提高交通安全水平。
4、实现交通信号系统的智能化控制，提高交通管理的效率和科学性。
三、项目范围本项目将涵盖_____城市的主要交通路口，包括市区的主干道、次干道以及重要的交叉口。
四、项目时间计划1、项目启动阶段（第 1 个月）成立项目团队，明确各成员的职责和分工。
开展项目的前期调研，收集相关数据和资料。
制定项目的详细计划和实施方案。
2、数据采集与分析阶段（第 2-3 个月）安装交通流量监测设备，采集路口的交通流量、车速、车型等数据。
对采集到的数据进行分析，建立交通模型。
3、方案设计阶段（第 4-5 个月）根据数据分析结果，设计交通信号优化方案。
进行方案的模拟和评估，确保方案的可行性和有效性。
4、实施阶段（第 6-8 个月）按照优化方案对交通信号系统进行改造和升级。
对实施后的效果进行监测和评估，及时调整和优化方案。
5、验收与总结阶段（第 9 个月）对项目进行验收，评估项目目标的达成情况。
总结项目经验，为今后的交通信号优化工作提供参考。
五、项目团队1、项目经理：负责项目的整体规划、协调和推进，确保项目按时完成。
2、交通工程师：负责交通数据的采集、分析和优化方案的设计。
3、信号工程师：负责交通信号系统的改造和升级，确保系统的正常运行。
4、软件工程师：负责开发交通信号优化的相关软件和算法。
交通信号控制中的优化模型研究
交通信号控制中的优化模型研究在现代社会，交通拥堵已成为许多城市面临的严峻问题。
交通信号控制作为交通管理的重要手段，其优化模型的研究对于提高交通效率、减少拥堵、降低环境污染以及提升出行安全性都具有至关重要的意义。
交通信号控制的目标是通过合理地分配不同方向的通行时间，使得道路上的车辆能够高效、安全地行驶。
然而，要实现这一目标并非易事，因为交通流量具有不确定性、动态性和复杂性等特点。
在过去，传统的交通信号控制方法主要依赖于固定的时间设置或者简单的感应控制。
这些方法在交通流量相对稳定、道路结构简单的情况下或许能够发挥一定作用，但在面对日益复杂的交通状况时，其局限性就逐渐凸显出来。
为了更好地应对复杂的交通情况，研究人员提出了多种优化模型。
其中，基于数学规划的模型是常见的一类。
这类模型将交通信号控制问题转化为数学优化问题，通过建立目标函数和约束条件来求解最优的信号控制方案。
例如，以最小化车辆平均延误、最大化道路通行能力等为目标函数，同时考虑诸如绿灯时间限制、相位顺序等约束条件。
通过运用数学优化算法，如线性规划、非线性规划等，可以得到较为理想的控制策略。
另一种重要的优化模型是基于仿真的模型。
通过建立交通流仿真模型，模拟不同信号控制方案下的交通运行情况，从而评估和比较各种方案的效果。
这种方法能够更真实地反映交通系统的动态特性，但计算量较大，需要较长的时间来进行模拟和分析。
智能优化算法在交通信号控制中也得到了广泛应用。
例如，遗传算法、粒子群优化算法等。
这些算法通过模拟自然界中的生物进化或群体行为，能够在复杂的搜索空间中找到最优或近似最优的解。
它们具有较强的全局搜索能力和适应性，能够处理多目标、多约束的复杂优化问题。
然而，在实际应用中，交通信号控制的优化模型面临着诸多挑战。
首先是交通流量的不确定性。
实际的交通流量往往受到天气、节假日、突发事件等多种因素的影响，难以准确预测。
这就使得基于固定流量数据建立的优化模型可能无法适应实时的交通变化。
优化配时信号灯 提升道路通行能力
100优化配时信号灯 提升道路通行能力生活中，许多驾驶人常常会遇到这样的情况，路口有的方向排队的车辆很多、等候的时间也比较长，而另一个方向的绿灯车辆却比较少，降低了交通通行的效率。
为了解决部分路口信号灯配时不合理的问题，今年经开区交通大队对荣华路、西环北路、荣昌路、万源街、隆庆街、中和街、荣京东西街，北环西路8条道路53个灯控路口进行协调配时。
根据早晚高峰、平峰以及夜间出行的特点，按照不同的时速对不同路段信号灯进行优化配时。
“以中和街宏达北路至同济北路为例，此路段共3个路口全长0.778km，联调策略为，全天东西双向协调，设计时速早晚高峰、平峰为35km/h，夜间为50km/h”经开区交通大队民警介绍，车辆按照夜间50km/h 的速度通过第一个绿灯时，在规定时速范围以内，到下一个路口也会是绿灯，减少出行等待红绿灯的时间。
为了减少停车次数、汽车尾气排放、提高区域内路段通行效率，让居民有一个良好的出行体验，北京经济技术开发区交通大队完成了对荣华路、西环北路、荣昌路、万源街、隆庆街等8条道路信号灯的整体协调控制，对红绿灯进行配时调整，部分路段形成“绿波带”。
文 亦庄融媒体中心 范维娜在城市路网中，路口的间距很近，各个路口分别设置单点信号控制时，车辆就会常遇到红灯。
时停时开，造成行车不畅通，也污染了环境。
为使车辆减少在各个路口的停车时间，特别是干道上的车辆能够畅通行驶，首先研究把一条干道上一批相邻的交通信号链接起来，加以协调控制，就出现了绿波系统。
在指定的交通线路上，当规定好路段的车速后，要求信号控制机根据路段距离，把该车流所经过的各路口绿灯起始时间，做相应的调整，以确保该车流到达每个路口时，正好遇到“绿灯”，故名“绿波带”。
通俗的说，这一段道路上信号灯变换是有关联的，变化时间都做了调整，车辆从上游的路口出发，以固定的车速行驶，到达下游路口时都会是绿灯。
这个路段叫做绿波带，固定的车速叫做绿波速度。
图1 8条道路部分路段形成“绿波带”图2 绿波速度101图3 施工人员正在调整路口交通设施绿波带一般设置在城市的主干道上，并且交通秩序比较好的路段。
城市干道交通信号绿波控制方法——以学府大道为例
城市干道交通信号绿波控制方法 ——以学府大道为例发布时间：2021-08-30T10:25:46.007Z 来源：《城镇建设》2021年3月第9期作者：乔梁[导读] 随着城市人口的增多和汽车的快速增加，城市交通问题也日益乔梁重庆通拓交通规划设计有限公司重庆 404100摘要：随着城市人口的增多和汽车的快速增加，城市交通问题也日益的突出.在很多大城市中，由于过多的汽车行驶，经常导致交通拥堵和堵塞，交通事故也更加的频繁。
交通问题给我国城市社会经济的发展造成严重的影响，已经成为了制约城市发展的瓶颈。
我国城市从以下两个方面来解决交通问题，一方面是通过拓宽完善城市道路网的建设，另一方面是通过交叉口优化和交通控制来缓解各类交通压力以达到解决交通问题。
本文通过选取重庆市学府大道路段的六个交叉口为研究案例，对学府大道交通现状进行调查，利用vissim对其评价，基于数解法的双向绿波控制方案进行设计，对交通绿波优化后的学府大道仿真评价验证。
关键词：交通绿波；数解法；信号控制；VISSIM仿真Abstract：With the increase of urban population and the rapid increase of cars, urban traffic problems have become increasingly prominent. In many large cities, too many cars often cause traffic congestion and congestion, and traffic accidents are more frequent. Traffic problems have severely affected the social and economic development of our cities and have become a bottleneck restricting urban development. my country's cities solve traffic problems from the following two aspects. On the one hand, the construction of urban road networks is broadened and improved, and on the other hand, various traffic pressures are relieved through intersection optimization and traffic control to solve traffic problems. This paper selects six intersections in the Xuefu Road section of Chongqing City as research cases, investigates the traffic status of Xuefu Avenue, uses vissim to evaluate it, and designs a two-way green wave control scheme based on the numerical solution to optimize the traffic green wave. Simulation evaluation and verification of Xuefu Avenue.Key words：Ramp control system; Induction control; The flow chart 1 绪论1.1 研究背景与意义城市道路交通是人类社会生产和生存的众多必要因素之一，是社会生活不可缺少的纽带。
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拥挤交通状态下的绿信比优化及其应用研究*裴玉龙，蒋贤才，刘博航(哈尔滨工业大学交通研究所，哈尔滨150090)摘要：在拥挤交通状态下，Webster绿信比优化模型是要同时消散各个方向上的拥挤车流，却忽略了拥挤与非拥挤交通状态下的车流特征差异，导致信号交叉口各个方向上的排队车辆越来越长。
提出采用通行优先权的方式，对交通需求大的方向给予更多的绿灯时间，以期实现尽快消散该方向上的拥挤车流。
各个方向(相位)通过轮流获得相位通行优先权进而逐步消散各自方向上的拥挤车流，最终达到预防交通拥挤和快速消散交通拥挤的优化目标。
经仿真实验证实，本优化方法在处理拥挤交通流上较之Webster绿信比优化模型更为有效。
关键字：优化; 绿信比; 拥挤交通中图分类号：U491.5+4 文献标识码：A 文章编号;Study of Green Ratio Optimizationin Oversaturated TrafficPEI Yu-long, JIANG Xian-cai, LIU Bo-hang(Institute of Transportation Research, Harbin Institute of T echnology, 150090 China)Abstract: The green ratio model of Webster clears off crowded traffic flow synchronously at each approach of signal intersection in oversaturated traffic, but ignores the difference of traffic flows in different traffic state, and leads to the queue becoming longer and longer at oversaturated signal intersection. The paper introduces an idea of traffic priority. It deals out more green time for the phase which has the highest traffic demand in oversaturated traffic, so as to prevent and clear off the crowded traffic flow as soon as possible. Each phase gets the priority by turns, so the improved green ratio model can realize the goal of preventing traffic congestion and clearing off traffic blockage quickly. It is more effective than the Webster’s one in dealing with oversaturated traffic flow by simulating experiment based on VISSIM. And when vehicle arrival rate of each phase varies much, this improvement is obviously more.Key Words:Optimization; Green ratio; Oversaturated traffic1 引言在拥挤交通状态下，由于受到周期时长的限制，信号交叉口会出现不同程度的拥挤或堵塞现象，就其原因是该时段内的交通需求大于信号交叉口的通行能力。
因此，解决信号交叉口的交通拥挤问题关键在于提高信号交叉口的通行能力。
提高信号交叉口的通行能力主要有两种方法。
一是增加进口道的车道数，即拓宽现有路*本文得到教育部博士点专项研究基金(编号：20030213030)和哈尔滨工业大学跨学科交叉性研究基金(编号：HIT.MD.2002.28)的资助口；二是运用技术的手段来提升该路口的通行能力。
拓宽路口的方法只有在该路口有足够的拓展空间情况下才有效，但实际情况是：绝大部分的拥挤路口，由于受其地理位置(如地处市中心)等因素的限制，没有(足够的)空间可用于该路口的拓宽。
即使拓宽路口的方法可以实施，它也只能解决一时之需，终非长远之策。
解决信号交叉口拥挤问题的另一经济、有效途径就是运用先进的交通管理控制技术。
虽然当前比较成熟、应用较广且使用效果较好的面控系统(如SCATS、SCOOT、TRANSYT)、线控系统(如MAXBAND、PASSER II)和单点自适应控制系统(如MOV A)等相继投入使用，但实践证明也只是在非拥挤交通状态下表现良好，能有效地提高信号交叉口的通行能力；而在拥挤交通状态下，它们的控制性能下降，对提高信号交叉口的通行能力并无多大帮助[1]。
因此，重新认识拥挤交通状态下的信号控制方法就显得极其必要了。
在非拥挤交通状态下，信号控制的优化目标应本着在信号交叉口处的延误、停车率、排队长度等指标最小，这就要求配时的周期时长及其绿信比使得交叉口的通行能力稍微高于本交叉口的交通需求为宜[2]。
而在拥挤交通状况下，其优化目标则以预防交通拥挤和尽快消散交通拥挤为目标，此时宜采用较长的周期；在进行绿灯时间分配时，Webster绿时分配模型是要同时消散全部方向(相位)上的拥挤车流，实践证明，这在拥挤交通状态下是不适应的。
2 拥挤交通状态下的车流运行特性2.1 车头时距图1所示为非拥挤与拥挤交通状态下信号交叉口一个车道连续5个信号周期在绿灯信号开启后的车头时距分布图。
从图中可以看出，在非拥挤交通状态下，车流基本从第4、5辆车开始达到稳定状态。
而拥挤交通状态下的车流运行并不稳定，车流运行过程中容易受到暂时的中断。
究其原因，拥挤交通状态下排队的车流数多于进口车道数，在绿灯信号开启后，停在车道与车道之间的车辆为了抢占车道位置，会暂时截断运动中的车流，从而引起车头时距在图中表现出起伏不定的状态；并且拥挤交通状态下的车头时距较非拥挤交通要大。
图1 非拥挤与拥挤交通状态下的车头时距分布图2.2 饱和流率现以果戈里大街与花园街交叉口为例，分析信号交叉口在拥挤交通状态下的饱和流率情况。
对该交叉口非拥挤交通状态下、拥挤交通状态下每信号周期内的车头时距(仅直行车道)进行了大量观测，并从中分别选择了50组数据，得到稳定车流的平均车头时距分别为2.12s、2.34s，标准方差均较小，其对应的饱和流率分别为1698pcu/h、1538pcu/h。
从中可以看出，拥挤交通状态下，车道的饱和流率较非拥挤交通有明显地降低。
表1列出了被调查的全部6个信号交叉口在不同交通状态下一个直行车道的实测饱和流率值，从中可以得到与上述分析相一致的结论。
3 Webster 绿信比优化模型目前信号配时大多采用Webster 或HCM 等经典的配时算法。
在信号周期确定后，各信号相位的绿灯时间是按各相位临界车道的交通流量比进行比例分配的，其分配方法按式(1)进行：∑=⨯-=n i i i i s v s v L C g 1)/(/)/()( (1)式中 i g —第i 相位的绿灯时间(s)；i s v )/(—第i 相位关键车道的流量比；C —周期时长(s)；L —周期损失时间(s)。
在非拥挤交通状态下，该绿信比优化模型充分考虑了各个方向上的交通需求，各相位分配的绿灯时间合理，能有效降低信号交叉口延误及排队长度等指标，这在几十年的实践应用中已得到证实。
而在拥挤交通状态下，由于车辆之间的横向干扰加剧，车道通行能力明显下降。
采用Webster 绿信比算法分配得到的各相位绿灯时间，往往在车道刚处于最佳的通行状态时，绿灯时间却又结束了，从而制约了信号交叉口通行能力的提高，使得交通状况愈加恶劣。
正是存在这一缺陷，吸引了国内外众多学者纷纷就拥挤交通状态下的信号控制参数优化问题展开了研究，并各自从不同角度提出了方法各异的控制参数优化模型[1,3-7]，这其中包含有周期时长优化模型、绿信比优化模型和相位优化模型。
本文从另一个角度就绿信比优化模型进行了研究，并假定当前周期时长和相位设计已处于最优状态。
4 改进的绿信比优化模型4.1 优化原理借鉴调度优先权思想，在拥挤交通状态下，对交通流的某一项参数设置一个临界值o q 。
此处以车辆排队长度为例，说明绿信比优化模型的原理。
当相位r 的排队长度o r q q ≥，就将一个max g 绿灯时间分配给本相位，以达到尽快消散本相位的排队长度，从而预防交通拥挤的产生。
当同时有多个相位的排队长度,...,j i q q 均满足,...,o j o i q q q q ≥≥时，则从,...,j i q q 中选取一个最大者，将max g 绿灯时间分配给此相位，即哪一个方向最容易造成拥挤的产生，就先给予该方向通行优先权，以消散该方向上的车流排队长度，从而缓解交通拥挤。
在将max g 绿灯时间分配给第r 相位后，剩余绿灯时间(nL g C --max ，n 代表相位数，L 代表相位转换时间)按其它各相位的关键流量比进行比例分配。
对任意的相位i 的排队长度均满足oi q q <时，各相位的绿灯时间按Webster 绿信比优化模型进行分配。
4.2 o q 值的确定o q 值既不能过大，也不能太小。
o q 值过大，可能出现很难有相位r 的排队长度r q 能大于等于它(由于该方向上的进口道较短等原因)，那么就失去了预防交通拥挤产生的初衷；o q 值太小，就会忽略各个方向上车辆到达率的差异，从而形成各个方向轮流享有该优先权的局面，这也不利于交通拥挤的消散。
那么，在此确定一项规则：容易导致拥挤的一或两个相位在拥挤快发生或已发生时能频繁地、轮流地享有该通行优先权，其它相位由于分配绿灯时间的减少，将会出现车辆排队的累计效应，当排队长度累计达到一定规模时，也能获得此优先权。
4.3 r q 值的确定现以各相位车辆排队长度为例，说明r q 值的确定方法。
令)(k q r 代表第k 周期结束时r 相位余下的排队车辆数，则r q 值的确定方法由式(2)得到；第1+k 周期结束时r 相位剩余排队车辆数)1(+k q 由式(3)而得。
图2表示了一个相位的车辆排队长度在拥挤交通状态下的变化为宜，应视具体的交叉口交通状况和相位数而定。
若交叉口各个相位的车辆到达率差异较大，则max g 应取大一些；若各相位的车辆到达率相差无几，则max g 相应取小一些。