混合交通条件下单点交叉口信号配时优化方法研究

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交叉口单点信号配时改善

重庆交通大学实验（实践）报告实验（实践）项目名称：交叉口单点信号配时改善学院：交通运输专业：交通规划与管理学生姓名：刘义权学号：08110324课程名称：交通管理与控制指导教师：李淑庆实验（实践）时间：2011年12月总成绩教师签名批改时间八公里-交管局交叉口信号配时及交叉口渠化设计一、八公里交叉口现状描述1.1 交叉口基本道路条件八公里-交管局交叉口的主干道是双向7车道道路，从南坪至鱼洞方向共有4个车道，包括3个直行车道和一个左转车道，从鱼洞至南坪方向共有3个车道，包括2个直行车道和一个直右混行车道，从家具城到交管局方向的上坡道路的车道包括两个非机动车车道（如图）、两个下坡左右转车道以及一个直行车道。

具体情况如下图所示：图1：交叉口现状其中，各车道及中央分隔带的宽度如下表：表1：道路两个非机动车道其他车道中央分隔带路宽（m） 2 3 3通过现场的观测，我们发现该交叉口主干道行车条件良好，视距良好，路面平整，道路纵坡很小，左转车辆也有专门的相位，因此对对向车流的交通干扰不大。

至于次干道，道路纵坡较大，并且极少的左转车辆要穿过往南坪方向的车流，对该方向的车流有很大的影响和干扰。

1.2 相位渠化情况交叉口有两个相位，第一相位是南坪到鱼洞方向的直行、鱼洞到南坪的直行,鱼洞到交管局的右转以及交管局到南坪的右转车放行，第二相位是南坪到鱼洞方向的左转、交管局到鱼洞的左转车以及鱼洞到交管局的右转车放行。

具体如图所示：图2：相位渠化图1.2.1图3：信号配时图1.3 平峰15min调查交通量情况根据现场调查，将测得交通量换算为标准车型后，整理如下：表2：交叉口各流向流量表进口道mnQ15（pcu/h）大车率（%）dmnq（pcu/h）南坪至鱼洞（北）直行411 9.0 1644 左转 4 0 16总计415 9.0 1660鱼洞至南坪（南）直行573 12.1 2292 右转8 0 8总计581 12.1 2300交通局（东）左转 3 0 12 右转12 0 48总计15 0 60注：1、车型的换算标准车型为小客车，其换算系数为1，大车换算系数为2，中型车换算系数为1.5；2、在计算高峰小时车流量时，主干道PHF值取的0.75，次干道为0.8；二、交叉口信号配时合理性验证2.1 饱和流量的计算根据交叉口的现状对各流向的车流量进行校正，得到一系列校正系数，将所得的校正系数对表3的数据进行处理后，得到下表。

基于博弈论的单点交叉口信号配时优化方法

191CASE区域治理基于博弈论的单点交叉口信号配时优化方法兰州交通大学数理学院张继，陈京荣，王霞，陈琼摘要：为解决单点交叉口不合理信号配时引起的车辆及行人拥堵状况，以博弈论为基础，构建双层博弈模型。

上层对两相位交叉口东西向和南北向车辆进行斗鸡博弈，通过Nash均衡解分配绿灯时间；下层对人行横道处行人和机动车进行演化博弈，通过复制者动态方程达到演化稳定策略（ESS）后优化配时。

最后，用Matlab对比定时控制，方案能及时减少延误。

关键词：交叉口信号配时；博弈论；演化稳定策略中图分类号：TN911.6文献标识码：A文章编号：2096-4595（2020）25-0191-0002随着城市化进程加快，城市道路交通负担加重，交叉口拥堵状况愈发严重，亟需优化的配时方案缓解交叉口的拥堵状况。

1958年，韦伯斯特提出经典的信号配时，奠定了定时控制的基础[1]。

但定时控制在交通状况变化时容易造成交叉口拥堵。

博弈论是运筹学的一个重要分支，是研究含有竞争性质现象的数学方法。

国内外学者热衷于以博弈论为手段研究路口信号控制：Clempner 等人构建Stackelberg 博弈模型，利用C 变量法求最优信号配时[2]；李建明等人以平均延误最小为目标，提出基于演化博弈的单点交叉口优化配时模型 [3]；梁春岩等人改变行人相位配时，提高行人过街效率[4]。

本文以博弈论为基础，建立斗鸡博弈模型和演化博弈模型，固定周期下优化配时方案。

一、交叉口信号配时的博弈模型（一）交叉口机动车间的斗鸡博弈定义博弈双方中的一方为南北向车辆，记为参与者A；另一方为东西向车辆，记为参与者B 。

设a b c d e f、为交通延误值，令延误的相反数作为收益值。

该博弈的支付矩阵如表1所示。

表1中：()11t aA S dt −∫，2t b A dt =∫，1t c A dt =∫，()22t dA S dt =−∫，()13t e A S dt −∫，()24t f A S dt =−∫其中：12A A 、为南北向、东西向车辆到达率，12S S 、为南北向、东西向车辆离去率，34S S 、表示无信号交叉口南北向、东西向车辆离去率。

信号交叉口饱和流率确定方法研究

信号交叉口饱和流率确定方法研究程建梅摘要：饱和流率作为交叉口通行能力和信号配时的基础参数，在交通管控中起着关键作用，应尽量采用实测数据，但需要耗费大量的时间和人力。

因此，文章开展城市平面交叉口饱和流率研究，从城市道路交叉口类型、车道功能划分及有无干扰等方面选择典型的信号控制交叉口，采用不同的方法测算车道饱和流率，并对测算结果进行对比分析，找出更贴近于实测的估算方法，为城市其它同类型车道估算饱和流率提供参考，为交通管理部门交通管控提供技术支持。

关键词：交通工程;饱和流率;车头时距;异常数据Keywords：trafficengineering;saturatedflowrate;headway;abnormaldata 近年来，随着城市化建设不断加快，城市车辆保有量快速增长，城市道路资源越来越少，导致交通拥堵问题日益突出。

为了缓解城市道路的交通拥堵问题，应当对城市道路交通流特性与道路通行能力进行系统、深入研究，而作为城市道路重要组成部分的交叉口是主要的研究对象，其中交叉口的通行能力、信号配时作为研究的主要内容。

飽和流率是信号配时的重要参数，是确定交叉口通行能力的基础[1]，因此饱和流率数据的准确性至关重要，应当尽量采用实测数据，暂不说交叉口各车道车辆排队长度是否满足测量条件，倘若对每个交叉口均采用实测法来测算饱和流率势必会造成大量的人力资源浪费，耗时耗力。

饱和流率随着城市天气、地形、驾驶员的行为习惯不同，每个城市是不一样的。

本文探讨城市道路平面交叉口饱和流率的确定方法，根据城市道路交叉口类型、车道功能划分、有无干扰等情况选择代表性交叉口[2]，分别运用实测法、基本饱和流率法、修正系数法测算车道饱和流率，并对三种测算结果进行对比分析，找到一种准确、高效的城市平面交叉口饱和流率测算方法，较为简便的测算出平面交叉口的饱和流率。

并将此种算法加以推广，为城市的同类型车道饱和流率测算提供依据，为其它各大城市找到适合本城市饱和流率测算提供思路和方法。

选导师课题

2012届交通工程专业毕业论文（设计）题目统计表张林个人简历张林，男，31，博士，河北联合大学副教授，硕士研究生导师，河北理工大学建筑工程学院交通系主任，交通运输学科学术带头人，主要研究领域为智能交通系统关键理论及技术、车辆导航系统和交通控制系统。

2002年9月师从我国交通领域著名学者杨兆升教授，开始从事智能交通系统理论和关键技术的研究工作，由于学习成绩优秀，科研能力突出，2005年被学校免试攻读博士学位，2008年7月毕业并获得博士学位，同月就业于河北理工大学。

他在2002年至2008年间，参与主研完成国家和省部级课题多项，其中包括国家“863”课题2项，“十五”国家科技攻关重大课题1项，国家自然科学基金面向课题1项，高等学校博士学科点专项基金1项和吉林省科技厅课题1项，主要课题清单如下：（1）国家高技术研究发展计划（863计划）专题课题：“基于动态信息的智能导航软件与应用系统开发”（课题编号：2007AA12Z242）；（2）国家高技术研究发展计划（863计划）专题课题：“新一代智能化交通控制系统关键技术研发”（课题编号：2006AA11Z228）；（3）“十五”国家科技攻关重大课题：“车载信息装置开发”（2002BA404A22B）；（4）国家自然科学基金课题：“城市交通流系统协同理论与控制方法研究”（60474068）；（5）高等学校博士学科点专项基金：“城市混合交通控制系统和交通流诱导系统协同运作机理方法研究”（20040183035）；（6）吉林省科技厅课题：“停车诱导系统理论方法和实施技术研究”（20020424）。

2008年至今先后主持完成唐山市科学技术与发展课题“基于混合交通流的双向绿波协调控制方法研究”和唐山市社科联项目“唐山城区交通拥挤问题及对策研究”。

目前主持在研河北省自然科学基金项目“基于GPS浮动车的动态交通信息采集及预测理论及关键技术研究”。

通过对以上课题的研究与开发，使他在智能交通系统理论和技术方面的取得了一定的研究成果，其中获得国家发明专利1项和实用新型专利1项，发表高水平学术论文10余篇，其中EI检索6篇，ISTP 检索1篇，主要成果清单如下：专利清单[1]车辆导航装置语音控制系统（发明专利号：ZL200610016543.8）；[2]车载信息装置（实用新型专利号：ZL200420012186.4）。

混合交通流下信号交叉口的配时

TRANSPOWORLD 2012 No.10 (May)110在城市交通中，交叉口往往是道路通行能力的瓶颈和交通阻塞及事故的多发地。

城市的交通拥堵，大部分是由于交叉口的通行能力不足或没有充分利用造成的。

对交叉口实行科学的管理与控制是交通控制工程的重要研究课题，是保障交叉口的交通安全和充分发挥交又口的通行能力的重要措施，是解决城市交通问题的有效途径。

信号控制技术的关键在于信号配时方案的设计，即确定合理的信号周期、有效绿灯时长和绿信比。

国内外关于信号配时的研究主要包括：英国学者Webster 提出的优化模型、TRRL 法，以平均延误为优化目标；澳大利亚学者Akcelik 考虑了过饱和的情况，引入“停车补偿系数”，提出ARRB 方法；美国交通工程协会提出HCM 方法。

对于单点信号配时，目前大多采用还是Webster 模型。

因为它的优化目标明确，模型简单，数据获取较为容易。

但是，在交通流高流量且机非混合的情况下，由Webster 模型计算出的延误和实际延误相差甚远。

原因是Webster 模型适用于平峰条件下的交通流，对于高峰时刻尤其是交通拥堵情况下的车辆互相干扰考虑不足，还有就是没有考虑非机动车对机动车的干扰。

因此，仅以延误作为优化指标是不够的。

本文以考虑停车补偿的延误和机非混合条件下交叉口通行能力作为优化指标，并将多目标模型转化为单目标，解决了权重系数难以确定的问题。

交叉口配时模型的评价指标交通信号相位是指其节点单元在某方向或几个方向的交通流组合同时得到的通行权的时间带．如果不同的交通流被合成在同一车道，它们必须在同一个相位被同时放行；如果它们分离在不同的车道，则可以被陆续地放行．交叉路口的交通信号绿灯配时主要取决于其路口交通车流量的大小．当信号周期确定后，可根据各个相位的交通流量将可用的绿灯时间分配给每一相位．然而由于各个交叉路口场景和车流变化状况存在差异，致使交叉路口的交通信号绿灯配时控制变得非常复杂．对于信号交叉口配时结果的评价指标现在主要以延误、通行能力、停车次数等为主。

单点交叉口相位设计与信号配时组合优化研究

单点交叉口相位设计与信号配时组合优化研究单点交叉口是城市道路交通中常见的交通节点形式之一，其良好的相位设计和信号配时组合对于交通流的顺畅和交通安全具有重要的影响。

本文旨在研究单点交叉口的相位设计和信号配时组合的优化方法，以提高交通流的效率和减少交通拥堵。

首先，相位设计是单点交叉口中重要的一环。

相位设计主要涉及到车辆行驶方向的划分和绿灯时间的分配。

在划分车辆行驶方向时，需要考虑到交叉口周边道路的通行情况、车辆流量和行驶方向的需求。

通过合理的划分，可以有效地减少交通冲突和提高交通流的通行能力。

在分配绿灯时间时，需要根据各个方向的车辆流量和行驶速度进行动态调整，以确保每个方向的车辆都能够得到合理的通行时间。

其次，信号配时组合是单点交叉口中的另一个重要问题。

信号配时组合主要涉及到不同相位之间的转换和绿灯时间的设置。

在相位之间的转换上，需要考虑到车辆流量的变化和交通冲突的情况，以确保相位的切换能够顺利进行。

在绿灯时间的设置上，需要根据各个方向的车辆流量和行驶速度进行合理的分配，以最大程度地提高交通流的通行能力。

针对以上问题，本文提出了一种基于交通流模型的单点交叉口相位设计和信号配时组合的优化方法。

首先，通过对交通流进行建模和仿真，得到交通流的流量、速度和密度等相关参数。

然后，根据这些参数，利用优化算法求解出最优的相位设计和信号配时组合。

最后，通过仿真实验验证了该方法的有效性和可行性。

实验结果表明，采用本文提出的优化方法可以有效地改善单点交叉口的交通流状况。

相位设计和信号配时组合的优化可以显著提高交通流的通行能力，减少交通拥堵和交通事故的发生。

因此，本文的研究成果对于城市交通管理和交通规划具有重要的实际意义。

综上所述，单点交叉口相位设计和信号配时组合的优化是提高交通流效率和减少交通拥堵的重要手段。

本文基于交通流模型，提出了一种有效的优化方法，通过仿真实验验证了该方法的有效性。

未来的研究可以进一步探索其他优化方法和策略，并将其应用于实际的交通管理和规划中，以进一步提高城市交通的效率和安全性。

市政道路工程交叉口设计优化方法

市政道路工程交叉口设计优化方法发布时间：2022-08-29T01:27:12.248Z 来源：《建筑创作》2022年1月2期作者：孔庆恒[导读] 我国城市现代化快速发展，居民机动车使用量急剧增加，机动车已经成为城市交通出行的主要使用工具孔庆恒中铁城际规划建设有限公司天津分公司天津市 301800摘要：我国城市现代化快速发展，居民机动车使用量急剧增加，机动车已经成为城市交通出行的主要使用工具。

近几年国家统计局发布的城市交通事故统计情况显示，近半数交通事故发生在道路交叉口位置，由此可见，道路交叉口作为城市交通出行的重要节点和出行纽扣，存在交通安全隐患。

如何对市政道路平面交叉口线形进行设计，既能提高道路交叉口的通行速率，保证车辆通畅，又能提高道路交通安全，是本文所探讨的主要内容。

本文主要介绍十字交叉口线形、X形交叉口线形、圆形交叉口线形三个主要平面交叉口线形，并依托项目实例，对所研究道路进行交通量调查，并结合交叉口现状问题，通过增加左转专用车道；优化非机动车专用道；完善交叉口行人通行指示牌、机动车左转、右转、直行交通指示牌、限速、禁止鸣笛交通指示牌，对平面交叉口进行优化设计。

关键词：市政道路；交叉口；设计；优化方法1市政道路交叉口的主要特点城市道路在空间上形成紧密的关联，呈网络结构，线路在衔接时产生节点，即道路交叉口。

因多方向车流的汇聚，容易在道路交叉口发生交通拥堵现象，严重时诱发交通安全事故，因此保障道路交叉口的高效通行至关重要。

但受城市用地紧缺、规划落实的时序等多因素的影响，部分道路交叉口的通行服务水平有限，存在易发生交通拥堵的畸形交叉口。

尽管此类交叉口的数量有限，但其会对衔接的道路乃至整个城市交通网络造成影响，突破道路交叉口的局限性是提高道路通行水平的关键。

道路交叉口的型式多样，主要依据现场的道路规划、周边既有建（构）筑物的建设情况等条件而定，常见有十字形、X型、Y型、环形等。

各类型式的道路交叉口易受到现场用地、线形不合理等方面的影响，多条道路形成的混合交通流存在明显的冲突，容易在该部位引发机动车追尾、剐蹭等事故，严重降低道路交叉口的车辆流动效率，甚至会由于交通事故的发生而造成严重的不良影响。

基于 Synchro 与 VISSIM 混合仿真的单点交叉口信号配时优化方法研究

软件。选取上海市某单点交叉口，针对无法利用ＶＩＳＳＩＭ软件对原有交叉口交通信号配时方案进行优化的缺点，先利用Ｓｙｎｃｈｒｏ中的信号配时优化功能对交叉口信号配时进行优化，然后再对交叉口进行交通仿真评价。仿真结果表明，利用Ｓｙｎ — ｅｈｒｏ对交叉１３＇信号配时进行优化后，交叉口运行效率好于未进行信号配时优化时的运行效率，此方法具有较好的工程实用
性与推广意义。
关键词：交通仿真；Ｓｙｎｃｈｒｏ；ＶＩＳＳＩＭ；交叉口控制；信号配时优化
中图分类号：Ｕ４９１．２；Ｓ７７３
文献标识码：Ａ
文章编号：１００１— ００５Ｘ（２０１４）０４— ００９４— ０４
第３０卷第４期
２０１４年７月
森
林
工
程
Ｖｏ１．３０Ｎｏ．４
ＦＣＩＲＥＳＴＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ
Ｊｕｌｙ，２０１４
基于Ｓｙｎｃｈｒｏ与ＶＩＳＳＩＭ混合仿真的单点交叉口信号ｏｎｓｏｆｔｗａｒｅ，ＳｙｎｃｈｒｏａｎｄＶＩＳＳＩＭ，ｗｅｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．ＷｅｃｈｏｓｅｏｎｅｉｓｏｌａｔｅｄｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｉｎＳｈａｎｇｈａｉ，ａｎｄｃｏｎ — ｓｉｄｅｒｅｄｔｈａｔｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｔｒａｉｃｆｓｉｇｎａｌｔｉｍｉｎｇｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｃｏｕｌｄｎ ’ ｔｂｅｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｉｎＶＩＳＳＩＭｓｏｆｔｗａｒｅ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｓｉｇｎａｌｔｉｍｉｎｇｗａｓｏｐｔｉ — ｍｉｚｅｄｂｙｓｉｇｎａｌｔｉｍｉｎｇｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｏｄｕｌｅｉｎＳｙｎｃｈｒｏ，ａｎｄｔｈｅｎｔｒｆｆａｉｃｅｖａｌｕａｔｉｏｎｗａｓｅｘｅｃｕｔｅｄｉｎＶＩＳＳＩＭ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗ

单点交叉口信号配时优化方法及原型系统实现

单点交叉口信号配时优化方法及原型系统实
现
单点交叉口信号配时优化是通过对交叉口的信号灯配时进行分析和调整，使其能够更好地适应交通流量的变化，提高交通运行效率，减少交通拥堵和交通事故的发生。

本文介绍了一种基于车辆流量预测的单点交叉口信号配时优化方法及原型系统实现。

一、方法与实现
方法：
1. 收集实时交通数据，包括交通流量、车速、车辆稳定性等信息。

2. 基于历史数据和实时数据，使用机器学习算法预测未来交通流量并生成流量预测模型。

3. 根据流量预测模型和当前交通流量信息，实时计算出最佳的信号配时方案。

4. 在每个周期结束时根据新的交通数据和历史数据，对信号配时方案进行进一步调整。

实现：
本文实现了一个原型系统，包括数据采集子系统、流量预测子系统和信号配时子系统。

1. 数据采集子系统：通过视频监控、传感器等设备获取交通流量、车速、车辆稳定性等数据，并将其存储到数据库中。

2. 流量预测子系统：利用机器学习算法对历史数据和实时数据进行预测，生成流量预测模型，并输出流量预测结果。

3. 信号配时子系统：根据流量预测结果和当前交通数据，实时计算出最佳的信号配时方案，并将其发送到信号控制器。

二、实验结果
本文将该方法在某城市的一个单点交叉口进行了实验，实验结果
表明，该方法能够有效提高交通运行效率，使车辆等待时间减少49.8%，减少了交通拥堵和交通事故的发生。

三、结论
本文提出了一种基于车辆流量预测的单点交叉口信号配时优化方法，并设计了相应的原型系统。

实验结果表明该方法能够在减少车辆
等待时间的同时提高交通运行效率，具有一定的实用价值。

单点交叉口相位设计与信号配时组合优化研究

单点交叉口相位设计与信号配时组合优化研究在城市交通体系中，单点交叉口是道路网络的关键节点，其运行效率直接影响着整个交通系统的畅通程度。

单点交叉口的相位设计和信号配时组合优化是提高交叉口通行能力、减少交通拥堵、降低事故发生率的重要手段。

相位设计是指在一个信号周期内，分配给不同方向交通流的通行权组合方式。

合理的相位设计能够有效地分离冲突交通流，保障交通安全和提高通行效率。

例如，常见的两相位设计适用于交通流量较小、冲突相对简单的交叉口，而多相位设计则更适合于交通流量较大、流向复杂的情况。

信号配时则是确定每个相位的绿灯时间、红灯时间和黄灯时间。

绿灯时间的长短直接影响着车辆通过交叉口的数量，过长或过短都可能导致交通效率的降低。

红灯时间则需要在保证交通安全的前提下，尽量减少车辆的等待时间。

黄灯时间则主要用于清空交叉口内的车辆，避免车辆在信号灯切换时陷入冲突区域。

在进行单点交叉口相位设计与信号配时组合优化时，需要充分考虑多种因素。

首先是交通流量，这是最基本的影响因素。

通过对不同方向、不同时间段的交通流量进行准确的调查和分析，可以为相位设计和信号配时提供数据支持。

比如，在早晚高峰时段，交通流量通常较大且流向集中，此时可能需要增加特定方向的绿灯时间。

其次是道路条件，包括车道数量、车道宽度、交叉口的几何形状等。

较宽的车道和更多的车道数量可能意味着能够容纳更多的车辆通行，从而影响相位和配时的设置。

再者，交通参与者的特性也不容忽视。

不同类型的车辆（如小汽车、公交车、货车等）具有不同的启动和制动性能，行人的过街速度和需求也需要纳入考虑。

此外，周边的土地利用情况也会对交叉口的交通产生影响。

例如，商业区周边的交叉口在周末和节假日可能会有更大的交通流量，而学校附近的交叉口在上下学时段交通状况会有所不同。

为了实现单点交叉口相位设计与信号配时的组合优化，目前有多种方法和技术被广泛应用。

传统的方法主要基于经验和简单的计算模型，如韦伯斯特法。

信号控制交叉口通行能力计算方法研究综述

信号控制交叉口通行能力计算方法研究综述一、本文概述本文旨在探讨和综述信号控制交叉口通行能力的计算方法及其研究进展。

交叉口作为城市道路网络中的关键节点，其通行能力的大小直接影响着整个道路系统的运行效率。

随着城市化进程的加快和汽车保有量的不断增长，交叉口通行能力的研究显得尤为重要。

信号控制交叉口作为城市中最常见的交叉口类型之一，其通行能力的计算对于道路设计和交通管理具有重要意义。

本文将首先介绍信号控制交叉口的基本概念及其在道路网络中的作用，阐述通行能力的定义及其影响因素。

随后，本文将综述目前国内外在信号控制交叉口通行能力计算方面的主要方法和模型，包括基于交通流量的计算方法、基于排队理论的计算方法、基于仿真模拟的计算方法等。

在此基础上，本文将分析各种方法的优缺点，探讨其适用条件和限制因素。

本文还将关注近年来在信号控制交叉口通行能力计算方面的研究进展，包括新的计算方法、模型的改进以及智能化技术的应用等方面。

通过对这些最新研究成果的综述和分析，本文旨在为相关领域的研究人员和实践工作者提供全面的参考和借鉴，推动信号控制交叉口通行能力计算方法的不断发展和完善。

二、信号控制交叉口通行能力的影响因素分析信号控制交叉口的通行能力受到多种因素的影响，这些因素大致可以分为交通流特性、道路设计特性、信号控制特性和环境特性等几个方面。

交通流特性：交通流特性是影响信号控制交叉口通行能力的重要因素。

交通流量、车型比例、车辆速度、驾驶员行为等都会对通行能力产生影响。

例如，高峰时段的交通流量大，车辆间的相互影响增强，通行能力会相应下降。

道路设计特性：道路设计特性包括交叉口几何形状、车道宽度、车道数、车道功能划分等。

这些因素直接影响到车辆在交叉口内的行驶轨迹、速度和安全性，从而影响通行能力。

例如，车道宽度过窄可能导致车辆行驶不畅，降低通行效率。

信号控制特性：信号控制特性包括信号周期、绿信比、相位差等。

这些特性决定了车辆在交叉口内的等待时间、通过时间以及冲突点的管理效果，对通行能力有直接影响。

交叉口同向可变车道动态控制与信号配时优化研究

交叉口同向可变车道动态控制与信号配时优化研究目录1. 内容概括 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的与意义 (3)1.3 国内外研究现状 (4)2. 可变车道的理论基础与特点 (5)2.1 可变车道的定义与分类 (7)2.2 可变车道的优点及适用条件 (8)2.3 可变车道技术发展综述 (9)3. 交叉口同向可变车道的控制策略 (11)3.1 交通数据收集与分析 (12)3.2 车道变换需求预测 (13)3.3 动态控制算法设计 (14)4. 动态控制与信号配时优化模型 (15)4.1 模型前提假设与参数设定 (17)4.2 信号配时优化目标函数 (18)4.3 信号配时优化算法 (19)5. 实证研究 (20)5.1 研究区域与数据采集 (21)5.2 可变车道控制策略仿真分析 (23)5.3 信号配时优化效果评价 (24)6. 交叉口同向可变车道案例研究 (25)6.1 案例一 (26)6.2 案例二 (27)7. 结论与展望 (28)7.1 研究结论 (30)7.2 研究不足与展望 (31)1. 内容概括本研究旨在探讨交叉口同向可变车道动态控制与信号配时优化，以提升交通流量通过率、缓解交通拥堵和降低路权冲突。

本文首先分析了交叉口同向可变车道的应用场景和优势，并总结了现阶段相关的控制策略和信号配时算法。

基于实际道路条件和交通流量特点，建立了交叉口同向可变车道动态控制和信号配时优化模型。

该模型考虑了多方面因素，如车辆速度、行驶方向、交通需求、信号灯执行时间等，并采用先进的优化算法来寻求最佳的控制策略和信号配时方案。

通过仿真实验验证了模型的有效性，并分析了不同控制策略和信号配时方案对交通流量的影响，为交叉口同向可变车道的实际应用提供了理论依据和技术支持。

1.1 研究背景随着城市化进程的快速发展和机动车数量的显著增长，交通拥堵问题已成为限制城市交通效率与环境质量的主要瓶颈之一。

特别是在交叉口区域，交通流量的动态变化与复杂交互常常导致严重的交通延误和事故风险。

交通道路交叉口信号配时优化研究

交通道路交叉口信号配时优化研究摘要：交通道路交叉口是城市中交通流量较大的地方，合理优化信号配时对交通流的控制起着至关重要的作用。

本文结合现有交通流量数据和交通信号控制理论，通过对交通流量的分析和信号配时策略的制定，提出了一种优化交通道路交叉口信号配时的方法。

实验结果表明，该方法可以有效地提高道路交叉口的通行能力，减少交通拥堵，提高交通效率。

1.引言随着城市化进程的不断推进，交通道路交叉口的数量和交通流量呈现出快速增长的趋势。

交通拥堵、交通事故等问题也随之出现，给城市交通带来了很大的压力。

因此，如何优化交通道路交叉口的信号配时，提高交通效率，减少交通拥堵，成为了交通研究领域的一个重要课题。

2.文献综述在过去的研究中，有很多学者提出了不同的信号配时优化方法。

例如，基于遗传算法的方法、基于模拟退火算法的方法、基于粒子群优化算法的方法等。

这些方法都可以有效地优化道路交叉口的信号配时，但是在实际应用过程中，仍然存在一定的问题和局限性。

3.数据采集和分析为了进行信号配时优化，首先需要对交通流量进行数据采集和分析。

可以利用现有的交通监控系统、交通流量检测器等设备，获取交通流量的实时数据。

通过对这些数据的处理和分析，可以得到交通流量的一些统计特征，如峰值流量、平均流量等。

4.信号配时优化方法在信号配时优化方法方面，本文提出了一种基于动态交通流量的优化方法。

具体步骤如下：1)收集交通流量实时数据；2)对交通流量数据进行统计分析，得到交通流量的特征；3)制定信号配时策略，根据交通流量特征和道路交叉口的结构，确定每个方向的信号配时；4)通过交通仿真模型进行模拟实验，比较不同方案的效果，并选择最优方案。

5.实验结果分析通过对实际交通道路交叉口进行实验和仿真分析，得到了以下结果：1)优化后的信号配时能够提高道路交叉口的通行能力，减少交通拥堵；2)不同交通流量特征和道路交叉口结构，需要采用不同的信号配时策略；3)通过与其他优化方法的比较，证明了本方法的有效性和可行性。

城市道路交叉口的优化设计学士学位论文

本科毕业论文城市道路交叉口的优化设计毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。

尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。

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作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。

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作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日指导教师评阅书评阅教师评阅书教研室（或答辩小组）及教学系意见中文摘要：当前科技飞速进步、社会迅猛发展，交通在人们社会生活中的作用也是日益突出。

而随着汽车保有量的快速增长，城市交通状况越来越复杂，出现的交通问题也越来越多，尤其表现在交叉口。

城市单点交叉口信号配时优化_王秋平

[ 4]
dr i =
j
d i = d ui + d r i
式中 : d i 为第 i 个相位的平均延误时间; d ui 为第 i 个相位的平均一致性延误时间; d ri 为第 i 个相位的平均随机延误时间 ; c 为周期时长/ s ; g ei 为第 i 个相位有效绿灯时长/ s; q ij 为第 i 个相位第 j 个进口道的实际到达的当量交通量/ ( pcu h - 1 ) ; y ij 为第 i 个相位第 j 个进口道的流量比 ; x ij 为第 i 个相位第 j 个进口道的饱和度。故一个周期内交叉口的车辆平均延误时间为各相位延误的加权平均值 d iq i
2
1
建立目标函数
关于交叉口交通效益的评价指标 , 国内外较为
常用的有通行能力、饱和度、延误、服务水平、行程时 [ 2] 间、停车次数、油耗以及排队长度等。其中延误主要是由于交通摩阻与交通管制引起的行驶时间损失, 其与周期时长、绿信比和饱和度等指标密切相关。另外 , 由于受交通信号的影响 , 上游交通流经常会以车队的形式到达, 为了确保车队能连续不间断地通过交叉口, 避免车队中的大量车辆滞留于车道上, 造成交叉口通行能力偏低 , 对停车次数的控制也尤为重要。本文将延误与停车次数综合考虑作为目标函数, 建立交叉口动态信号控制优化模型, 根据实际到达交通量, 计算出周期时长及各相位的有效绿灯时间。 1 1 延误交叉口车辆平均延误 d 主要由两部分组成 : 一部分是一致性延误 d u [ 3] , 即车辆到达率为常数的延误; 另一部分是随机延误 d r [ 3] , 即车辆到达率不一致产生的延误。其计算公式分别为 d ui =
j
m in f ( x ) =

单个交叉口混合交通通行特性分析

单个交叉口的混合交通通行特性分析摘要：本文通过对单个交叉口混合交通组织的通行特性的分析，归纳总结，以求能达到最大渠化的要求，并提出最优解决方案，从而能够更好的解决交通拥堵的问题，保障交叉道路上的车流和行人的交通安全，并提高交叉路口的通行能力。

关键词：交叉口；混合交通；相位；相序；绿灯间隔时间；周期在路网中，道路纵横交织，形成大量交叉，而对于两条或两条以上道路的相交处就被称为交叉口。

交叉口是车辆、行人汇集、转向和疏散的必经之地，为交通的咽喉。

因此，正确设计道路交叉口，合理组织、管理交叉口交通，是提高道路通行能力和保障交通安全的重要方面。

道路交叉口分平面交叉口和立体交叉口两类，但因为经济问题在我国立体交叉出现的还比较少，大部分交叉口仍采用平面交叉，这也是交叉口事故占总交通事故比例较大的一项原因。

1基本特性我国城市的道路交通流的基本特征表现是由机动车、非机动车和行人共同组成的混合交通，车辆组成复杂、性能差异性大，这就使得在同一道路上行驶的性能比较差的车辆易干扰比较好的车辆的行驶，同时易造成超车等行为的发生，既影响了通行又无法保证交通安全。

对于交叉口的混合交通的情况下，行人、非机动车、机动车的通行特征和物理属性各不相同。

行人启动最快，加速时间短；非机动车行驶轨迹不固定，左转时与机动车的冲突为区域形式，面积较大；机动车启动慢，速度快，加速时间长但加速快，行驶轨迹较固定对信号灯的变色存在滞后性[1]。

这三种交通流在红绿灯时的通行特征如下表：行人非机动车机动车绿灯期间绿灯初期没有启动损失时间，成群进入交叉口，流量大易于同同向自行车混行粘滞在一起几乎没有启动损失时间，成团进入交叉口左转车与同向直行机动车抢占冲突点存在启动损失时间（一般为2秒左右），目前通常认为前4辆车不能以饱和车间空距通过交叉口停车线绿灯中期以恒定的速度大量通过交叉口，和自行车混合对同向右转机动车造成阻碍直行车侧向膨胀影响本方向机动车通过，左转车等待对向直行机动车空隙通过冲突点以恒定的速度和饱和流量通过交叉口绿灯末期零星地通过，在此时和黄灯时间内进入交叉口容易受机动车的阻挡间断少量的通过，此时和黄灯时间内进入交叉口的车辆容易对下一相位的车辆造成延误驶离流量等于到达流量，并且存在绿末和黄灯末期损失时间；在黄灯时容易使驾驶员产生困惑、犹豫，进退两难红灯期间几乎不愿等待红灯，沿最短路径过街心理明显，违章率最高趋先心里突出，易于压缩成团状，彼此间距很小，密度比膨胀时大的多形成停车波向后延伸聚集，较少发生闯红灯的现象，比较遵守交通规章表1-1案例分析具体我们通过两个案例来进行分析：《义乌市道路交通事故多发点段情况排查表》显示，义乌交通事故多发的35处路段和路口，从09年12月21日至10年11月20日，共发生交通事故4433起，造成29人死亡，231人受伤。

基于轨迹数据的单交叉口信号配时优化方法

基于轨迹数据的单交叉口信号配时优化方法*张伟斌1白孜帅1李熙莹2▲（1.南京理工大学电子工程与光电技术学院南京210094；2.中山大学智能工程学院广州510006）摘要：随着城市化的发展，城市路网变得更加复杂，交通量日益增多。

传统的数据采集方式如线圈、卡口存在铺设难度大、维护成本高、数据缺失等缺点。

随着网络出租车的兴起，海量的轨迹数据被收集起来。

本文整合了基于轨迹数据的交叉口排队模型和交叉口启动波模型，估计路口各相位排队长度，并应用交通波理论对交叉口各相位配时进行优化，建立了基于轨迹数据的单交叉口信号配时模型。

该模型采用交叉口SCATS系统实际数据进行路口建模，经仿真验证，相较于原配时方案与Webster配时方法，该模型能够将交叉口延误分别降低61.37%和36.95%，验证了该模型的有效性。

关键词：轨迹数据；排队长度；交通波；信号配时中图分类号：U121文献标识码：A doi:10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.04.016Signal Timing of Intersection Based on Trajectory DataZHANG Weibin1BAI Zishuai1LI Xiying2▲（1.School of Electronic and Optical Engineering，Nanjing University of Science and Technology，Nanjing210094，China；2.School of Intelligent System Engineering，Sun Yat-sen University，Guangzhou510006，China）Abstract：With the development of urbanization，urban road network has become more complicated and traffic vol⁃ume is increasing.Traditional data collection methods such as coils and bayonet have disadvantages of difficult instal⁃lation，high maintenance cost，and lack of data.With the rise of online taxis，massive trajectory data can be collect⁃ed.This paper integrates an intersection queuing model and an intersection starting wave model based on trajectory da⁃ta to estimates the queue length of each phase of an intersection，and then uses traffic wave theory to optimize the tim⁃ing of each phase of the intersection.Therefore，this signal timing model for single intersection based on trajectory da⁃ta is developed.The model uses actual data in the intersection SCATS system for intersection pared with the original timing scheme and Webster timing method，the model can reduce the intersection delay by61.37% and36.95%，respectively，which validates the effectiveness of the model.Key words：trajectory data；queue length；traffic wave；signal timing0引言随着互联网技术的迅速发展，交通数据的收集方式越来越多样化。

单交叉口信号配时的动态优化

（4）
式中，“Ai and Bi”是定义在 Q×Qnext 上的模糊集
合 Ai×Bi, Ri＝（Ai and B）i →Ci 是定义在 Q×Qnext×
△G 上的模糊蕴含关系。
2010 年第 2 期
梁骁，等：单交叉口信号配时的动态优化
127
所有 25 条模糊控制规则的总模糊蕴含关系为：
25
R＝胰Ri。 i＝1
控制研究[J]. 交通与计算机，2005，23（1）：15- 18. [4] 徐吉谦. 交通工程总论[M]. 北京：人民交通出版社，2006. [5] 陈涛，魏郎，陈萌三. 城市错位交叉口交通通行特征
[J]. 交通运输工程学报，2003，3（1）：62- 67. [6] 张国良，曾静，柯熙政，等. 模糊控制及其 MATLAB 应
了单交叉口多相位交通模糊控制的计算机仿真程序，且本仿真程序已通过调试。
假定各相位的饱和流量均为 3 600 pcu/h，车流到达率在 0.0～0.5 辆 /s 中随机取值，以满足不同交通量的需求，相位损失时间为 5 s ，其中黄灯时间为 3 s，全红时间为 2 s，相位绿灯时间最短为 15 s，最长为 45 s，最大周期时间为 200 s[8]。将仿真结果与定时控制进行比较，结果如图 5 所示。
Q NB NM
NB NB NB
NM NS NS
ZE
PS ZE
PM PB PB
PB PB PB
Qnext ZE PM PB
NB NB NB
NS NM NM
ZE
ZE ZE
PB PM PS
PB
PB PB
A
B
AB
Q＝q1→2 －q1→2 ＋q1 。