交通拥堵数学模型
高速公路交通拥堵模型建立与分析
高速公路交通拥堵模型建立与分析随着汽车数量的增加和经济的发展，高速公路交通拥堵已成为人们日常生活的一大困扰。
为了有效地缓解交通拥堵问题，建立高速公路交通拥堵模型并进行分析，对于优化交通流是非常重要的。
一、高速公路交通拥堵模型建立高速公路交通拥堵模型的建立是通过对道路上车流量、车速和车道数量等因素的综合考虑，来模拟预测交通拥堵的产生和发展。
1. 车流量模型车流量模型是通过统计道路上通过的车辆数量来反映交通的拥堵情况。
可根据实际情况采用交通监测系统或交通摄像头等技术手段来获取车流量数据，并结合历史数据进行分析。
利用这些数据，可以建立高速公路的平均车流量模型，掌握车流量的分布特征和高峰期的变化规律。
2. 车速模型车速模型是通过测量和分析车辆在高速公路上行驶的速度来揭示交通拥堵的影响因素。
通过在特定路段设置车速检测器和流量检测器，可以得到车速和车流量的数据，进而建立高速公路的车速模型。
3. 车道模型车道模型是指根据高速公路上的车道数目和道路布局等因素来预测交通拥堵的程度。
车道数量的增加可以增加车辆的通行能力，减少拥堵的概率。
通过对车道数量的调整，可以建立车道数目和交通拥堵之间的数学模型，从而提供更好的交通流优化方案。
二、高速公路交通拥堵模型分析高速公路交通拥堵模型的分析是通过对建立的模型进行评估和优化，以提供交通流畅的方案。
1. 道路容量分析道路容量是指在一定时间内，道路上能够容纳的最大车流量。
通过车流量模型，可以得到高速公路的平均车流量，然后与道路容量进行比较，从而评估道路的拥堵程度。
如果车流量超过了道路容量，就会出现交通拥堵。
2. 车速分析车速是衡量交通流状态的重要指标，对交通拥堵的评估和优化具有重要意义。
通过车速模型，可以得到高速公路上车辆行驶的平均速度。
通过与道路限速进行比较，可以判断交通流是否拥堵。
同时，通过分析车速与车流量的关系，探究交通拥堵的成因，为拥堵的改善提供依据。
3. 车道优化分析车道模型可以用来评估车道数目对交通拥堵的影响。
初中数学建模案例
初中数学建模案例数学建模案例：城市交通拥堵问题的优化摘要：城市交通拥堵是大城市所面临的普遍问题，本案例将通过建立数学模型对城市交通拥堵问题进行优化分析，以求解最佳车辆通行路线，提高交通运行效率。
通过引入实时的交通流数据，通过数学建模和优化算法，对现有的交通流模型进行改进。
1.引言城市交通拥堵严重影响到居民的出行效率和生活质量，同时还造成大量的汽车尾气排放，给环境带来巨大的负面影响。
因此，对城市交通拥堵问题进行优化分析，以提高交通运行效率和减少交通污染，具有重要的现实意义。
2.问题建模2.1基本假设我们对城市交通拥堵问题进行以下基本假设：1)假设城市交通网络是一个有向图，交叉口为节点，道路为边。
2)假设车辆的行驶速度在不同道路上是相同的。
3)假设车辆在交叉口处按照指定的交通规则进行行驶。
4)假设车辆的目的地是已知的。
2.2确定目标我们的目标是通过优化交通流模型，使得车辆在城市交通网络中的行驶时间最短。
2.3建立数学模型我们将采用最短路径算法求解车辆行驶的最佳路径。
首先，我们需要对城市交通网络进行建模。
假设城市交通网络中交叉口数量为N，那么可以用一个N×N的矩阵A来表示交通网络的连通关系，其中A[i][j]表示从节点i到节点j的道路长度。
如果节点i和节点j之间不存在直接的道路连接，则取A[i][j]为无穷大。
然后，我们可以采用Dijkstra算法来求解最短路径。
Dijkstra算法是一种贪心算法，它通过不断更新起点到所有其他节点的最短路径长度，从而找到起点到终点的最短路径。
具体步骤如下：1)初始化起点到所有其他节点的最短路径长度为无穷大。
2)将起点到起点的最短路径长度设为0。
3)将起点标记为已访问。
4)对于起点直接相连的节点，更新起点到这些节点的最短路径长度。
5)选择一个未访问的节点中最短路径长度最小的节点，将其标记为已访问。
6)更新这个节点直接相连的节点的最短路径长度。
7)重复步骤5和步骤6，直到所有节点都被标记为已访问。
城市交通拥堵的数学建模与优化
城市交通拥堵的数学建模与优化城市化进程的快速发展导致了城市规模的不断扩大，给城市交通带来了巨大的压力。
随着私家车日益增多，城市交通拥堵问题日益严重，不仅给市民出行造成了巨大的不便，也对城市的经济、环境等各个方面造成很大的影响。
因此，如何解决城市交通拥堵问题成为了城市规划和交通管理领域一项亟待解决的难题。
本文将对城市交通拥堵的数学建模和优化进行探讨。
一、城市交通拥堵问题的数学建模城市交通拥堵问题的数学建模是指将现实中复杂的交通系统的各个方面转化为数学模型，以便对其进行分析、预测和优化。
交通拥堵问题的数学建模主要涉及到以下三个方面：1.交通流理论交通流理论是研究交通拥堵问题的基础理论。
它主要涉及到交通流的流量、密度、速度和延误等参数的测算，以及这些参数之间的关系。
常用的交通流模型有研究交通瓶颈问题的半微观模型、研究交通流瓶颈及其影响的微观模型等。
2.交通网络模型交通网络模型是将道路、交通信号灯、地铁等构成城市交通网络的各个部分用数学模型予以描述。
这样，就可以研究到各种交通模式之间相互关联和作用的问题。
常见的交通网络模型有节点模型、网格模型和链费模型等。
3.交通管理模型交通管理模型是为了优化交通流动、缓解交通拥堵而研究的一种模型。
通过对交通流量、交通信号灯控制等方面的优化，达到最优流体、疏通交通的目的。
例如，科学合理地设置交通信号灯，合理分配道路宽度等有助于减少交通拥堵。
二、城市交通拥堵问题的优化对于城市交通拥堵问题的优化，主要有以下几个方面：1.优化交通流控制交通流控制的优化主要是通过采用科学的技术手段，例如交通信号灯控制、流量分配、交通信息发布等，来减少拥堵情况的发生。
通过预测交通拥堵，对交通流量进行有效地调配，能够达到减少交通阻塞的效果。
2.鼓励公共交通鼓励公共交通是一项推行的重要措施。
通过鼓励市民使用公共交通工具，如地铁、公交车等，以减少私家车使用量从而减轻城市交通拥堵的压力。
政府可通过给予公共交通工具提供优先通行权等优惠措施来鼓励市民使用公共交通工具。
汽车堵车数学
汽车堵车数学
在城市道路交通拥堵时，我们常常感受到车流量的庞大和路面狭窄所带来的困扰。
那么，如何计算堵车的数学模型呢？
设道路长度为L（单位为米），车辆密度为k（单位为辆/米），平均车速为v（单位为米/秒），流量为Q（单位为辆/秒），单位时间内通过路段的车辆数M可表示为M = Q × t，其中t是单位时间。
则车辆密度k为 k= M / L，平均速度v为 v = L / t，流量Q 为Q = k × v。
同时，根据交通学理论，当车辆密度达到一定程度时，车流之间会开始出现阻塞。
这个临界值称为饱和密度k0，当车流密度超过饱和密度时，交通将越来越拥堵，车辆密度将到达瓶颈。
因此，若交通道路饱和密度为k0，则车流量的最大值为Q0 = k0 × v0。
特别是，在公共节假日、高峰时间段，车流量会远远超过饱和流量，导致交通拥堵现象。
交通管理部门可以通过限制车辆通行、提高公共交通工具的利用等方法缓解交通拥堵，实现城市交通疏导。
因此，我们可以根据路段长度、车流量等参数，计算车辆密度、平均车速及饱和流量等参数，从而给出堵车的数学模型和对策。
交通拥堵数学模型
交通拥堵数学模型交通拥堵是城市发展和交通管理的重要问题之一。
通过建立数学模型来研究交通拥堵现象可以帮助我们更好地理解其发生原因，并提出相应的解决方案。
**1. 模型背景**交通拥堵是指道路上车辆密度过高导致车流行驶速度缓慢的现象。
交通拥堵不仅影响人们的出行效率，也对环境和经济产生负面影响。
因此，研究交通拥堵数学模型具有重要的实际意义。
**2. 模型构建**交通拥堵数学模型通常基于交通流理论和运输规划原理。
其中，常用的数学方法包括以下几种：**2.1. 经典模型**经典模型是最基本的交通拥堵模型之一，常用的方法包括鲁棒优化、线性规划和动态最优化等。
此类模型通过考虑道路容量、车辆流量和速度等因素，来预测和分析交通拥堵的发生和变化趋势。
**2.2. 网络流模型**网络流模型利用图论和网络分析方法，将道路网络抽象为节点和边的组合，以分析交通拥堵在整个网络中的传播和扩散。
通过对节点和边的流动进行建模和计算，可以揭示不同道路之间的交通拥堵传递机制。
**2.3. 微观模型**微观模型主要从个体车辆层面考虑，通过对车辆运动规律的建模，分析交通拥堵的原因和发展趋势。
常用的微观模型包括交通仿真和车辆间的跟随模型等。
**3. 模型应用**交通拥堵数学模型在城市交通规划、交通灾害管理和交通优化决策等方面有广泛的应用。
具体应用包括以下几个方面：**3.1. 交通规划**通过分析交通拥堵数学模型的结果，可以为城市规划者提供交通规划和交通设施建设的科学依据。
例如，可以根据模型结果对道路网进行优化设计，以提高交通运输效率。
**3.2. 交通管理**交通拥堵数学模型可以为交通管理部门提供决策支持。
例如，根据模型预测结果，可以制定合理的交通限制措施和交通疏导方案，以减少交通拥堵带来的问题。
**3.3. 交通优化**交通拥堵数学模型可以帮助交通部门制定交通流量优化方案，以减少交通拥堵。
例如，通过合理调整信号灯周期和优化车辆流动路线，可以有效降低道路拥堵程度。
城市交通拥堵状况预测与优化模型
城市交通拥堵状况预测与优化模型随着城市人口的增加和汽车数量的增加，城市交通拥堵问题日益凸显，给人们的出行带来了很大的不便。
为了更好地解决城市交通拥堵问题，提高交通运行效率，研发了许多城市交通拥堵状况预测与优化模型。
一、城市交通拥堵状况预测模型城市交通拥堵状况预测模型是通过对历史交通数据的分析和建模，结合实时交通数据的监测与采集，预测未来一段时间内城市交通拥堵状况的模型。
常见的交通拥堵预测模型包括基于时间序列方法、基于统计回归方法、基于人工神经网络方法等。
1. 基于时间序列方法基于时间序列方法是根据历史交通数据的特征和规律，建立数学模型来预测未来的交通拥堵状况。
常用的时间序列方法包括ARIMA模型、指数平滑模型等。
ARIMA模型基于时间序列的自相关性和移动平均性，能够较好地预测一定时间范围内的交通拥堵情况。
指数平滑模型则是基于时间序列中的平滑系数，通过调整权重来预测未来的交通状况。
2. 基于统计回归方法基于统计回归方法是通过建立交通拥堵状况与影响因素之间的关系模型，来预测未来的交通拥堵状况。
通常采集的影响因素包括交通流量、路网结构、道路限制条件等。
通过对这些因素的统计分析和回归建模，可以预测未来一段时间内的交通拥堵情况。
3. 基于人工神经网络方法基于人工神经网络方法是通过模拟人脑神经网络的工作原理，建立交通拥堵状况与影响因素之间的复杂非线性关系模型。
人工神经网络模型能够自动学习和提取交通数据中的隐藏信息并进行模式识别，从而准确预测未来的交通拥堵状况。
二、城市交通优化模型城市交通优化模型是为了减少交通拥堵，提高交通效率，设计出合理的交通规划和控制策略的模型。
常见的交通优化模型包括交通信号优化模型、路网优化模型、出行路线选择模型等。
1. 交通信号优化模型交通信号优化模型是通过对交通信号灯的控制策略进行优化设计，来提高交通流量和驶过路口的效率。
常用的交通信号优化模型包括传统的固定周期控制模型、感应控制模型、自适应控制模型等。
基于数学建模的城市交通拥堵分析
基于数学建模的城市交通拥堵分析城市交通拥堵一直是城市化进程中的一个热点问题，影响了人们的生活品质和社会经济发展。
解决城市交通拥堵问题，必须有科学的方法和手段，而基于数学建模的交通拥堵分析是一种比较有效的方法。
一、交通拥堵引发的问题交通拥堵的直接影响是增加了行车时间和车辆油耗等费用，同时还会影响到经济发展、环境污染和人们的身心健康等方面。
例如，在纽约市，每年因交通拥堵导致的经济损失高达600亿美元，而在中国的一些城市，交通拥堵问题已经成为了城市发展和改善民生的核心议题。
二、运用数学建模分析交通拥堵的原因为了解决交通拥堵问题，我们需要先了解交通流的性质和规律。
交通流是一种非常复杂的、高度随机的现象，不同的车辆和行人的行为会相互影响和制约。
因此，我们需要采用一些数学模型来对交通流进行分析和预测。
首先，我们可以用微观模型来分析交通流的行为。
微观模型是在个体层面对交通流进行建模的方法，通常采用离散事件仿真或单元模型来模拟交通流的运动和交互行为。
这种方法虽然计算量大，但可以较真实地反映交通流的复杂性和随机性，为实际交通管理提供支持和决策依据。
其次，我们可以用宏观模型来分析交通流的规律。
宏观模型是在群体层面对交通流进行建模的方法，通常采用微分方程或半微分方程来描述交通流的演变和变化规律。
这种方法可以快速计算交通流的特征参数，如流量、密度和速度等，从而帮助交通管理者优化交通信号控制和道路规划，减少拥堵现象的发生。
三、数学建模分析交通拥堵的策略基于数学建模的交通拥堵分析，可以为我们提供一些解决交通拥堵问题的策略和措施。
下面我结合实际案例，分别从交通信号控制和道路规划两个方面给大家介绍几种常见的策略。
1、交通信号控制交通信号控制是减少交通拥堵的一种有效方式。
但是，交通信号控制涉及到诸多因素（如交通流量、道路几何特征和行人需求），如何将这些因素综合起来进行控制是一个复杂的问题。
在此，我介绍三种经典的交通信号控制策略。
数学建模在交通拥堵中的应用研究
数学建模在交通拥堵中的应用研究交通拥堵是一个世界性的问题，几乎在每一个城市都会面临。
为了解决这个问题，研究者们一直致力于应用数学建模方法来提高交通效率。
本文将探讨数学建模在交通拥堵中的应用研究，并讨论相应的解决方案。
一、背景介绍交通拥堵对城市发展和人民生活产生了严重的影响。
长时间的交通堵塞导致人们的时间浪费、精力消耗，同时也加剧了环境污染和能源消耗。
因此，如何解决交通拥堵问题是一个紧迫的任务。
二、数学建模方法1.流量-密度模型流量-密度模型是交通拥堵研究中常用的数学模型之一。
该模型通过研究车辆流量与道路密度之间的关系，来刻画交通拥堵的产生和发展。
基于该模型，研究者们可以评估交通流的稳定性，并提出相应的控制策略。
2.排队论模型排队论模型是另一种常用的数学模型，用于分析车辆在交通拥堵中的排队现象。
通过考虑车辆到达率、服务率以及排队长度等因素，该模型可以量化交通系统中的排队状况，并优化交通信号控制策略，以减少拥堵。
3.优化算法优化算法在交通拥堵研究中也扮演着重要的角色。
通过建立数学模型，并运用遗传算法、模拟退火算法等优化方法，研究者们可以寻找最优的交通控制策略，从而减少交通拥堵。
三、解决方案1.交通信号优化交通信号优化是解决交通拥堵问题的重要手段之一。
通过合理设置交通信号配时方案，可以最大限度地提高交通效率。
数学建模方法可以帮助研究者们分析交通流特性，从而优化信号配时策略。
2.公共交通优化公共交通在缓解交通拥堵中起着重要的作用。
数学建模方法可以帮助研究者们分析公共交通线路、乘客需求等因素，从而优化公共交通系统的设计和运营。
3.智能交通系统智能交通系统是一种将现代信息技术与交通管理相结合的新型交通系统。
通过运用数学建模和信息技术手段，智能交通系统可以实现实时交通信息采集、交通管制和路径优化，从而有效地减少交通拥堵。
四、案例分析以某城市为例，通过数据采集和数学建模方法，研究者们针对该城市的交通拥堵问题进行了分析和优化。
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承诺书我们仔细阅读了2010年湖南大学冬季数学建模竞赛。
我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
参赛队员(签名) ：队员1：姓名罗明强学院数学与计量经济学院专业年级09级信息与计算科学队员2：姓名王一学院数学与计量经济学院专业年级09级信息与计算科学队员3：姓名林莉智学院数学与计量经济学院专业年级09级信息与计算科学湖南大学数模指导组湖南大学数学建模协会题目：城市交通拥阻的分析与治理【摘要】本文联系长沙交通的实际情况，对交通阻塞情况很严重的枫林路丁字路口进行分析，建立仿真模型结合理论给出一个合理的调度方案。
并由这个调度理论，进一步分析优化十字路口和多交叉口.本文首先对现行情况的调查结果进行处理分析，将各方面的数据进行量化，从而得到部分交通参数的具体数值与表达式，再针对现行方案的不足之处进行建模优化，即通过设置缓冲区（模型A），对信号灯进行配时与优化（模型B），以及硬件设施改善（模型C）等方面的进行数学研究讨论，从而得到更加可行的方案。
然后对三种方案进行综合考虑和分析，得到最佳的缓解方案。
通过计算机模拟验证，从而使得模型理论上成立。
本文的较后部分对问题进行加深分析探索，类比三叉路口的优化方案，对十字路口以及更局般意义上的多叉路口进行简单的讨论和分析，从而得到更一般的结论，对缓解交通拥堵起到参考作用。
【关键词】丁字路口交通拥阻缓冲区信号灯的配时与优化硬件改善计算机模拟类比一、问题重述。
许多大中城市的交通拥阻造成了时间的浪费、工作的耽误和心理的烦躁，直接、间接带来了相当大的经济损失。
缓解拥阻需要多方努力、综合治理，现在请就你所了解的城市的情况，应用数学建模方法提出、分析并探讨解决城市交通拥阻问题的办法。
下面的问题只是一个十字路口的典型环境下相当简化的情形，不一定限于此。
1）在你的所在城市选择一个交通堵塞比较严重的十字路口，如图，到达十字路口的四队车流的每一队，都有直行、左转、右转三个方向。
在交通高峰时间实际调查这些车流的数据，以及现行的交通调度方案（包括路口三个方向行车道的划分、红绿灯的控制等）。
2）分析交通堵塞的原因，提出治理方案。
3）对你的方案作计算机模拟，评价其效果。
4）将你的调查、分析和解决方案写成一篇简明、通俗的文章，投给当地的报刊。
二、模型假设（1）所有车的长度相同（约为5m），同一转向的车通过交叉口的平均速度相同，通过路口的时间相同。
（2）路口不发生事故，且所有司机都遵守调度规则。
（3）信号灯转为绿灯时，车发动时间忽略不计。
（4）交叉口无人行道。
（5）只考虑红绿灯对车辆的影响。
三、问题分析（1）交通拥挤的概念及具体分析交通拥阻是指交通需求（一定时间内想要通过某道路的车辆台数）超过某道路的交通容量（一定时间内该道路所能通过的最大车辆台数）时，超过部分交通滞留在道路上的交通现象。
随着交通需求增加，当交通需求超过了行走路径上的交通容量最小地点（瓶颈）的交通容量时，来自上流的交通需求中超过的部分，即超过需求将无法通过瓶颈，在瓶颈处形成等待行列。
（2）交叉口通行能力分析交叉口的理想通行能力只有路段通行能力的50%，实际上只有通行能力的30%~45%。
比如在枫林路丁字路口，当前普遍是采用红黄绿色灯，根据交叉路流量的具体情况，有色灯分配通行权。
在交通高峰时期，应该在车流量比较大的方向改善信号灯的配时方案等。
在每一段绿灯内，冲突的相位不同时放行；调度问题的优化就是在此基础上寻找使目标函数最有的效方案。
（3）交通拥阻的其他原因车道过窄，车流过大，没有专用的公交车道，没有将机动车与非机动车分开。
有些车辆违反交通规定。
交叉口红灯排队过长，右行车辆对直行的干扰等。
（4）路口车辆调度问题的分析路口车辆调度问题就是给各个相位分配一定的绿灯段，使得每一绿灯段内，冲突的相位不同时放行；而调度问题的优化也就是也就是在此基础上寻找使目标函数最优的方案。
关于交通信号的基本参数有信号周期，绿灯信号比（简称绿信比），黄灯时间。
理论上相位冲突如图所示：D23 D25 D41 D45 D63 D61冲突D41 D25 D25D63 D63 D41但在枫林路丁字路口这一路段，车流量在D23和D63比较大，因此相位冲突与理论不同，如图所示：（问题简化，不考虑枫林宾馆出口与其他车道的相位冲突）D23 D25 D41 D45 D63 D61冲突D41 D41 D23 D23D63 D63 D25 D25D23 D63 D41四、现行情况分析在2010年12月12日，我们对枫林路丁字路口进行了统计调查（1）枫林路丁字路口是长沙连接河东与河西地段的主要交叉口。
东面连接橘子洲大桥，西面连接枫林宾馆，南面连接大学城，北面连接长沙西站，在工作日的早上上班高峰时，车流量很大，主要为由南向东、由东向南和由北向东，人员主要为上班族和学生。
（2）麓山路和枫林路都有四条车道，按左二右二分配，去往枫林宾馆只有两条车道，按左一右一分配，如图1所示。
图1 注：7为通往枫林宾馆的方向，本文分析的为丁字路口，故在模型求解时忽略7。
(3)一个小时内各入口车流量平均统计结果如下：（表格）车道车流量（辆/小时）7 1001 24003 58005 D45的车辆不受信号灯限制，一直通行，且车流量较小，一般不会拥阻，交警部门暂无数据注：实际现象中在路口7通行车辆相比于其他路口过小，故在模型求解时忽略7的车流量。
由于交警部门暂无车道5的数据，故运用交通工程学的知识，进行现场测数据，运用概率论知识进行数据处理，得到车道5的车流量为2400辆/小时。
（4）现行色灯分配方案如下：X相控制，各相时间分配（数据）。
此次调查的枫林路丁字路口有7个相位，如下表：（例如D23意为从车道2开往车道3）相位D23 D25 D41 D45 D63 D61 D7 时间（s）灯色绿绿红无限制红绿红50 绿红红红红绿15 红红绿红绿红40 红红红绿绿红50注：拥阻时段，交警会将B、C两处黄灯时间适当转化为绿灯，为简化模型，将黄灯时间忽略不计。
因为车道2在拥阻时段车辆特别多，为在高峰时段节省时间，故实际情况是A处无黄灯。
D7表示进出车辆方向，总共只有15秒的绿灯时间。
五、建模及模型求解（一）设置缓冲区缓解交通拥堵的方案在交叉路口，往往有部分路面空余且无车辆通行，故可以在此地方设置缓冲区，此时车辆的红灯停靠地点向前有一定的移动，每个车道都可以设置不同的长度的缓冲区，而缓冲区的特点在于已经有了车辆的绿灯的行驶方向，且位于缓冲区的车辆能在其通行时间内全部通过。
同一车道上的车辆可能有不同的路线选择，故选择这样易于分离混合行驶车辆，从而使得交叉口的通行能力有较大的提高。
当车辆不拥堵的时候，人们在进入交叉口之前，就按照自己的路线情况从而转向进入相应的车道进行排队，而当车流量很大的时候，这一步骤很难实现，故设置缓冲区有着很实际的意义。
缓冲区的长度以及方向受车道的位置限制，一般靠近路边的车道缓冲区比较长，而靠近中间的缓冲区比较短，故可以综合考虑得到缓冲区的设置方案：由对称性，下面对图1的6道进行讨论：AB图2如图所示的虚线部分为缓冲区，车辆之间无路线矛盾则可根据实际数据求得A道和B道的缓冲区长度，不妨分别设为a，b。
则显然有a，b分别与D25和D41有关，实际调查与查阅资料可知：a=0.2S，b=0.75L其中：S表示路口4到路口5的距离；L表示路口6到路口1的弧长。
深入考虑缓冲区停留的车数：不妨设车头间距为C则A车道的缓冲区车数N1=[a/C]；B车道的缓冲区的车数N2=[b/C]；[x]表示对x取整；由实际数据知S = 26m，L = 18m，C=4.5m故设置缓冲区a = 5.2m，b = 13.5m；A缓冲区能容纳的车辆为N1=1B缓冲区能容乃的车辆为N2=3即：设置缓冲区A的长度为5.2米，且最多只允许停一辆开往3路口的汽车；设置缓冲区B的长度为13.5米，且最多只允许三辆开往1路口的汽车；这样能达到一定程度上缓解6道路的拥阻情况，同理可以再2、4路口进行设置缓冲区。
（二）信号灯的配时与优化方案A．信号相位和饱和度1、信号相位信号相位是指在一个交叉口某个方向的交通流（或几个方向交通流的组）同时得到的通行权或被分配得到这些通行权的时间带。
例如，图2所示十字交叉口的情况下，通常是相位1和相位3轮流现实的两种相位。
如果因左转车数量多，需要设置左转相位时再加相位2而成为三个相位。
这里，图上实线表示车辆，虚线表示行人（以下相同）。
确定信号相位是需要考虑以下几点：3（1）交通安全交叉口内发生的交通事故中，与转弯车有关的较多。
因此确定交叉口相位是要考虑交通状况，特别是穿越人行横行的行人的人数、年龄、行走状态以及左右转弯车交通量、穿越距离和对面车道的分离距离、视觉良好与否等，设置分离的左右转弯车相位和行人相位以及执行车的相位。
（2）交通效率一般来说增加相位熟，减少同一相位中不同方向交通流的数量，可以提高安全性，但是其副作用是降低通行能力和交通效率。
这是因为相位数增加不但会减少分配给各交通的相位时间，同时由于相位交替次数增加，而导致黄、全红的交叉口清空时间增加。
此外，也增加了绿信号开始车辆起动时引起的损失时间。
因此，从交通效率方面来看希望减少相位数。
2、饱和度以交叉口的一条进口道j为例，我们把相位i时实际进入进口道j的交通量qij（交通需求）与进口道j的饱和流量Sj（交叉口上游有充分的需求量时，单位绿灯时间的最大通过数）比值称为该进口道的饱和度λij。
饱和度是交通控制中的一个评价标准（进口道的饱和度也称为标准化交通量）。
每一个相位i所控制的交叉口个进口道饱和度的最大值称为相位i的饱和度λi。
交叉口所有相位的饱和度λi之和称为该交叉口的饱和度λ。
所以，在如图1所示的六个相位所控制的丁字路口，相位i的饱和度λi和交叉口饱和度λ可表示如下：相位2的饱和度λ2 = max ( q23/S3 ，q25/S5 )相位4的饱和度λ4 = max ( q41/S1 ，q45/S5 )相位6的饱和度λ6 = max ( q63/S3 ，q61/S1 )交叉口的饱和度λ = λ2 + λ4 + λ6简单说，如果饱和度是1．81的话，那么一个车道本来应该在一个小时单位内通过1200辆车子，现在车辆过多了，车子通行量就是1200辆的1．81倍：2172辆。