改进城市干道信号联控系统单点最佳周期算法
城市干道信号协调控制方法研究
城市干道信号协调控制方法研究—以ZH干道为例摘要在整个城市交通道路网中，主干道相当于整个城市交通的命脉，有着非常关键的作用。
主干道承担着城市大多数的交通流量压力，可以称作交通网的主动脉，为了保证城市道路交通流量的畅通，所以在城市的交通路网中对于提高总通行能力、提升行驶舒适度、缓解路网压力、减少行驶时间等多个方面皆具有重要意义。
所以进行信号协调控制是保证车辆在路网的干道上能够顺畅通行重要手段。
本报告对ZH市香洲区人民西路部分路段进行高峰时间段的干线信号控制方案设计。
对人民西路部分路段的三个交叉口的实地考察得出的数据参数，主要调查的数据参数有：地点车速、车流量、车头时距、信号灯参数，然后用vissim仿真软件模拟干道优化前道路运行状况得到原始仿真图，通过调查得出的数据参数以及根据城市干道信号协调控制的要求，设计人民西路干道信号协调控制方案。
然后根据调查所得的数据信息对人民西路三个交叉口进行信号配时，本文采用的配时方法为韦伯斯特法，接着用图解法得出最佳的双向绿波干线协调控制方案，最后再vissim仿真软件模拟干道优化后的道路运行状况得到优化仿真图，然后对比优化前后的运行效果来分析。
关键词：交通道路网；干线协调控制；vissim；绿波第一章绪论1.1 背景随着我国经济的高速增长，城市化进程不断加深，城市机动车保有量不断增长，土地开发也逐渐密集，再加上早期的城市规划的问题，使得多数路段的交叉口与交叉口之间的距离普遍偏近，交通量却非常的大。
在这种条件下，想要车辆顺畅高效的通过相邻两个或者多个交叉口，就很有必要对该路段相邻交叉口的信号灯的绿灯启动时间进行信号协调控制。
想要是城市道路普遍顺畅，得先使主干道顺畅，对主干道进行信号协调控制研究就显得非常重要，在整个城市交通道路网中，主干道相当于整个城市交通的命脉，有着非常关键的作用。
主干道承担着城市大多数的交通流量压力，可以称作交通网的主动脉，为了保证城市道路交通流量的畅通，所以在城市的交通路网中对于提高总通行能力、提升行驶舒适度、缓解路网压力、减少行驶时间等多个方面皆具有重要意义。
城市交通信号控制系统的思考与改进方案研究
城市交通信号控制系统的思考与改进方案研究随着城市化进程的加速，城市交通问题已经成为社会发展过程中不可忽视的问题。
其中，信号控制系统是交通管理的重要组成部分，同时也是影响城市道路交通效率和安全的关键因素。
因此，本文将通过对城市交通信号控制系统的思考与改进方案研究，来探讨如何提升城市交通效率。
一、交通信号控制系统的现状随着城市发展，道路交通呈现出不断增长的趋势，交通拥堵事故的频发已经成为城市面临的一个严重问题。
目前，城市交通信号控制系统的现状主要表现在以下几个方面：1. 以车流量和行车速度为基础的控制模式目前，城市交通信号控制系统大多采用的是以车流量和行车速度为基础的控制模式。
这种模式适用于路段交通量稳定且基本规律相同的情况下，但在交通流量大幅度变化的情况下容易出现拥堵。
2. 未能有效利用智能技术城市交通信号控制系统在应用智能技术方面还有待提高。
例如，通过科技手段实时监控交通状况，实现合理调节交通信号灯组，缓解交通流量，提升交通流动的效率。
3. 信息不对称城市交通信号控制系统中，交通信号灯的开关只受到传感器发出的数据影响，无法及时响应其他交通信息。
这种情况容易导致交通拥堵和信号灯频繁变化，进而影响城市的交通效率。
综上所述，当前城市交通信号控制系统存在的问题主要包括控制模式不够智能化、信息不对称等方面。
那么，如何才能提升城市交通效率，达到更加理想的交通控制效果呢？二、城市交通信号控制系统的改进方案为了解决城市交通信号控制系统现存问题，采用以下改进方案：1. 引入AI技术引入人工智能技术，通过车辆定位、交通流量统计和预测等手段实时监控交通状况，精准掌控交通运行情况。
基于AI技术，通过精准的控制算法对城市交通信号灯进行智能响应，实现远距离控制、分布式控制等多种控制模式。
2. 采用多元化控制方法同时，城市交通信号控制系统应采用一套多元化的控制方法，根据路段交通流量高低、路口协调性等因素，实现不同的控制策略。
城市干道交通信号协调控制优化设计
城市干道交通信号协调控制优化设计周君【摘要】以淮安市淮海南路为例,通过对淮海南路交通信号协调控制以期减少车辆的停车次数,提高车辆运行速度,减少延误,提高行车安全.通过Webster法对各进口道进行重新配时,利用干道协调控制常用方法进行各控制群的信号协调控制方案设定,再用数解法求得各交叉口信号相位差,最后通过vissim仿真得出本文干道信号协调控制方案比现行的信号控制方案更为优越.%In order to reduce the number of vehicle parking stops , and traffic delays, and improve operating speed and travel safety,a measure can be settld by coordinating traffic signal control of the Huai'an south road, the method of Webster is used to set signal control plan, then use the method of arterial road coordination control to map out each signal coordination control program, then algebraic method is used for each phase of the signal. Finally the conclusion can be gotten that the coordination control signals program is more superior than current signal control scheme by using intersection Vis-sim simulation.【期刊名称】《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》【年(卷),期】2011(035)005【总页数】4页(P984-987)【关键词】信号协调控制;绿波交通;交通控制;交通信号【作者】周君【作者单位】淮阴工学院交通工程系淮安223003【正文语种】中文【中图分类】U491.54城市主干道是城市交通的主要承担者，主干道上的交叉口成为干道交通通行能力的瓶颈，将干道上若干个交叉口的交通信号进行联动控制，可以大大提高干道交通通行能力.城市干道协调控制的传统设计方法通常有2种：图解法，数解法.图解法是在时间－距离图上通过几何的方法来得到近似解；而数解法则是通过寻找使得系统中各实际信号距离理想信号的最大挪移量最小的相位差来获得最优控制方案［1］.这2种方法原理简单，使用较广.自20世纪末以来有很多学者提出改进的基于解析模型的交叉口干道协调控制及其求解方法，其中最著名的是J.D.C.Little［2］提出的Maxband协调控制模型，对给定周期时长、绿信比、信号间距和连续行车速优化相位差以获得最大带宽，并提出了混合整数线性规划求解方法；Gartner［3］等人在基于 Maxband的基础上研究了Multiband模型，克服了Maxband带宽不变的不足，其带宽与交通需求变化相对应.1 交叉口简介以及信号相位的选择信号协调控制的交叉口位于淮海南路水门桥到新民西路之间的4个交叉口，见图1. 图1中与淮海南路相交的都是支路或次干路，因为与淮海南路交叉的道路上交通流量较小所以都采用三相位的信号控制方式，其中第一相位表示淮海南路直行放行相位，第二相位为淮海南路左转和右转放行相位，第三相位为与淮海南路相交叉道路直行、左转、右转放行相位.图1 淮海南路交叉口简介图2 信号协调控制交叉口信号配时在信号协调控制中，首先要进行配时方案的计算，计算备用配时方案，步骤如下［4］.1）根据每一交叉口的平面布局及计算交通量，按单点定时控制的配时方法，确定每一交叉口所需的周期时长.2）以所需的周期时长最大的交叉口为关键交叉口，以此周期时长为线控系统的备选系统周期时长.3）以各交叉口所需的周期时长并根据主次道路的流量比，计算各交叉口各相位的绿信比及显示绿灯时间.上步算得的关键交叉口上主干道相位显示绿灯时间，就是各交叉口上对干道方向所必须保持的最小绿灯长度.显示绿灯时间和有效绿灯时间.2.1 各交叉口单点信号配时采用Webster法进行单点信号配时，其各交叉口的单点配时见表1.表1 各个交叉口的信号配时方案注：交叉口相位间黄灯时间为3s；路口全红时间为0s，表中，ge1为南北直行有效绿灯时间，ge2为南北左转有效绿灯时间，ge3为东西方向直左右有效绿灯时间.g′e3为东西直行有效绿灯时间，g′e4为东西左转右转有效绿灯时间.路口周期／s 单点信号控制情况／s A 57 南北向ge1＝27，南北向左转ge2＝12，东西向ge3＝9，全红时间为0 B 38 南北向ge1＝24，南北向左转ge2＝5，东西向ge3＝0，全红时间为0 C 37 南北向ge1＝16，南北向左转ge2＝5，东西向ge3＝7，全红时间为0 D 65 南北向ge1＝27，南北向左转ge2＝15，东西向ge3＝14，全红时间为0表1中因为B路口是淮海南路与东大街与西大街的交叉口，东西方向虽然车流量很小，几乎可以忽略不计，但是人流量却非常大，因此，在协调控制时根据以往经验，东西方向必须保持每周期15s以上的绿灯时间以利于行人的通行.2.2 交通信号协调控制配时方案［5－6］将表1中最大的信号周期65s作为系统周期，根据各相位流量比确定各相位的绿灯时间，则各个交叉口的协调信号配时方案如表2和表3.表2 协调控制信号配时方案路口周期／s 单点信号控制情况／s南北直行有效绿信比／%A 65 南北向直行ge1＝31，南北向左转ge2＝14，东西向ge3＝1147.9 B 65 南北向直行ge1＝31，南北向左转ge2＝7，东西向ge3＝18 47.7 C 65 南北向直行ge1＝28，南北向左转ge2＝16，东西向ge3＝12 43.1 D 65 南北向ge1＝27，南北向左转ge2＝15，东西向ge3＝1441.53 数解法求解协调控制信号相位差淮海南路的4个交叉口设为A，B，C，D，其代表的具体交叉口及各交叉口之间的距离见图1，将A－D中各交叉口的距离写在表3第二行，并取距离的有效数字，如A－B距离270m写成27.已得到系统周期为65s，城市中车辆的速度一般为40km／h，则将系统速度暂定为v＝11m／s（40km／h）.3.1 数解法计算结果数解法计算结果见表3.表3 数解法确定各交叉口信号时差注：为方便运算表中数字是实际距离的1／10，如AB之间的距离为280m，简写成28.a A B C D 27 56 21b 25 2 8 4 4 26 1 5 0 4 27 0 2 23 21 28 27 27 20 20 29 27 25 17 17 30 27 23 14 14 31 27 21 11 11 32 27 19 8 11 33 27 17 5 12 34 27 15 2 13 35 27 13 34 14 36 27 11 32 16 37 27 9 30 18 38 27 7 28 20 39 27 5 26 21 40 27 3 24 21 41 27 1 22 21 42 27 41 20 20 43 27 40 18 18 44 27 39 16 16 45 27 38 14 14在表3中，以a＝40行为例，将实际信号位置与理想信号位置的挪移量，按顺序排列（从小到大）并计算各相邻挪移量之差，将此值最大者计入b列，a＝27一行的b值为21，计算方法如表4.表4 实际信号位置与理想信号位置的挪移量A C D B A 13 0 3 24 27 40 3 21 3以此类推，计算a＝25～45各行的b值.3.2 确定合适的理想信号位置由表3知，当a＝40，b＝21为最大值，取b为最大值时对应的a的值，即可得A－D各信号到理想信号的挪移量最小，即当vC／2＝400m时，可以得到最好的系统协调效率，如图2所示，图上C，D距离理想信号间的挪移差最大为210m.则理想信号同C的挪移量最大为即各实际信号距理想信号的挪移量最大是95m.理想信号距A为65m，A后移65m即为理想信号的位置，然后依次按每400m 间距将各理想信号列在各实际信号间，如图2所示.图2 理想信号与实际信号的相对位置（单位：m）3.3 求信号起始时差［7－11］从图2可以看出，合用一个理想信号的左、右相邻实际信号间，用同步式协调；其他各实际信号间都用交互式协调，因此，每隔一个理想信号的实际信号间又是同步式协调.此时，凡是奇数理想信号相应的实际信号间为同步式协调；而偶数理想信号相应的实际信号间为交互式协调.因此，相应于奇数理想信号的实际信号的时差为100%～0.5λ%（例如，表5中第7行A交叉口相应的是理想信号①，属于奇数理想信号，那么它的时差为100%～0.5×53.8%＝73.1%）；相应于偶数理想信号的实际信号的时差为50%～0.5λ%（例如，表5中第7行B交叉口相应的是理想信号②，属于偶数理想信号，那么它的时差为50%～0.5×47.7% ＝26.2%）.与理想信号相位差等于周期与各个绿时差的乘积，其结果如表5中第8行所示.如果保持原定的周期时长，则系统带速必须调整为：v＝2s／C＝2×400／65＝12.3m／s＝44 km／h.表5 计算绿时差交叉路口A B C D理想信号① ② ③ ④各信号位置右左右左绿信比／% 47.9 47.7 43.1 41.5损失／% 16.3 16.3 23.7 23.7有效绿信比31.6 31.4 19.4 17.8绿时差 73.1 26.2 73.9 29.3与理想信号的相位差／s 47 17 48 19根据表5中的数据，用CAD绘图软件画出用数解法求出的交通信号相位差时空分布图，如图3所示.图3 数解法计算所得时空图4 协调控制方案和现行方案的仿真对比用vissim软件进行仿真得到本文控制方案与现行控制方案的优劣对比，见表6、图4.表6 各进口道现行控制方案与本文信号协调控制方仿真情况对比交叉口进口道交通量／（pcu·h－1）交叉口减少的总延误／s交叉口减少总停车延误／s交叉口减少的停车次数／（次·h－1）A北进口 783南进口 653东进口 275西进口 255 8 067.35 6 091.67 49.05 B北进口 746南进口 743东进口 0西进口 0 29 206.79 24 184.46 520.43 C北进口 700南进口 823东进口 127西进口 135 25 519.74 20 271.88 569.35 D北进口 693南进口 799东进口 127西进口234 18 317.73 12 865.68 423.51图4 2个方案路网车辆平均车速、平均延误和平均停车延误对比5 结束语本文提出的淮安市淮海南路交通信号协调控制不仅使得淮海南路南北直行方向（协调控制方向）的交通运行得到改善，而且各个交叉口以及整个仿真路段的交通运行指标也得到了优化，从而可以得出不管是从宏观角度还是微观层面，本文信号协调控制方案比现行控制方案更为优越.从以上表格和图表中也可以看出，不管是总延误还是停车延误或者交叉口停车次数此协调控制方案都比现行控制方案要好，信号协调控制方案极大地改善了交通的运行状况，尤其是淮海南路的主干道的交通运行秩序得到质的提高.虽然有些支路与淮海南路相交叉的路口的某些进口道方向延误有所增加，但是由于起交通量较小，所以对大的车辆运行秩序没有多大影响，从以上直方图中可以清楚的看出淮海南路实行信号协调控制方案以后，路网总的行程时间和停车延误以及平均停车延误都下降很多，所以从宏观层面本文信号协调控制方案也减少了整个路网的交通拥挤程度.参考文献［1］孙剑，刘好德，李克平.城市干道交通信号协调控制仿真优化［J］.同济大学学报：自然科学版，2009，37（11）：1 467－1 471.［2］Little J D C.The synchronization of traffic signals by mixed－integer linear programming［J］.Operations Re－search，1996，14（1）：568－572.［3］Gartner N H，Stamatiadis C.Progression optimization featuring arterial－and route－based priority signal networks［J］.Intelligent Transportation 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城市交通信号配时系统的智能优化算法研究
城市交通信号配时系统的智能优化算法研究随着城市化进程的加快，城市交通拥堵成为一个日益突出的问题。
为了提高城市交通的效率和便利性，城市交通信号配时系统被广泛应用。
然而，传统的配时算法往往是固定化的，无法适应交通流量的变化，导致交通拥堵的问题依然存在。
为了解决这一问题，研究人员致力于开发智能优化算法来改进城市交通信号配时系统。
这些算法基于大数据分析和智能算法优化，能够根据实时交通信息进行动态调整，提高交通信号的配时效率。
一种常见的智能优化算法是遗传算法。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的计算方法，它通过模拟遗传基因的变异、交叉和选择等过程，来找到最优解。
在城市交通信号配时系统中，遗传算法能够通过不断地调整交通信号的配时参数，逐步优化交通流量，减少交通拥堵。
另一种常用的智能优化算法是粒子群算法。
粒子群算法模拟了鸟群或鱼群在搜索食物时的行为，通过模拟群体中个体的位置和速度，以及个体之间的相互作用，来寻找最优解。
在城市交通信号配时系统中，粒子群算法可以通过动态调整交通灯的配时周期和相位差，优化交通流量的分配。
此外，人工神经网络也被应用于城市交通信号配时系统的优化。
人工神经网络是一种模仿人脑神经元结构和功能的计算模型，它能够通过训练和学习来适应环境变化。
在城市交通信号配时系统中，人工神经网络可以通过分析历史交通数据和实时交通信息，预测未来交通状况，进而调整交通信号的配时策略，提高交通效率。
除了上述的智能优化算法，还有其他一些算法也在城市交通信号配时系统的研究中得到应用，如模拟退火算法、蚁群算法等。
这些算法都通过调整交通信号的配时参数，实现交通流量的最优分配。
然而，要实现城市交通信号配时系统的智能优化，还需要考虑到一些实际问题。
首先是数据的采集和处理，智能优化算法需要大量的实时交通数据作为输入，而这些数据的采集和处理将面临一定的困难。
此外，算法的可行性和可操作性也需要进一步研究，毕竟在城市交通系统中，不同的地点和条件会导致不同的交通问题，需要针对性的算法才能应对。
城市交通信号优化控制算法的研究与应用
城市交通信号优化控制算法的研究与应用摘要：随着城市人口的快速增长和交通需求的不断增加，城市交通拥堵已成为一个重要的问题。
为了解决这一问题，研究人员一直致力于开发城市交通信号优化控制算法。
本文将介绍目前常见的城市交通信号优化控制算法，并讨论其在实际应用中的效果和挑战。
1.引言城市交通信号优化控制是城市交通管理的重要方面之一。
通过合理的信号控制，可以提高交通效率、缓解拥堵、减少排放，提高城市居民的出行便利性和生活品质。
随着计算机技术和交通技术的不断发展，城市交通信号优化控制算法也得到了长足的发展。
2.常见的优化控制算法2.1 固定时间控制算法最早的交通信号优化控制算法是固定时间控制算法，即通过设置固定的信号时长来控制交通流。
这种算法简单易懂，但无法适应交通流量的变化，导致交通拥堵问题无法得到有效解决。
2.2 时段信号控制算法为了解决固定时间控制算法的问题，研究人员提出了时段信号控制算法。
该算法将一天的交通流量划分为多个时段，并根据时段内的流量变化调整信号时长。
这种算法能够更好地适应交通流量变化，但仍然无法实时优化信号控制。
2.3 基于实时数据的优化算法随着传感器技术和通信技术的发展，城市交通系统可以获取到大量实时的交通数据。
基于这些数据，研究人员发展了基于实时数据的优化算法。
该算法通过分析实时数据，预测未来交通流量，并根据预测结果进行实时调整信号时长。
这种算法可以根据实际情况进行优化控制，但需要对大量数据进行处理，对计算机处理能力有一定要求。
3.应用案例分析3.1 北京市交通信号优化控制系统北京市交通信号优化控制系统是一个基于实时数据的优化算法的典型应用案例。
该系统通过在城市各个路口安装传感器，获取实时的交通数据，并通过无线通信传输到中央控制中心。
中央控制中心通过分析实时数据，对各个路口的信号时长进行实时优化，从而提高了交通效率。
3.2 美国洛杉矶交通信号优化控制系统美国洛杉矶交通信号优化控制系统是一个基于时段信号控制算法的应用案例。
城市交通信号控制系统的优化与改进
城市交通信号控制系统的优化与改进随着城市化的不断发展，交通拥堵已成为大城市面临的一个严重问题。
为了提高城市交通的效率和安全性，并减少交通事故的发生，城市交通信号控制系统起着至关重要的作用。
然而，传统的信号控制系统面临着一些问题，如高峰时段的拥堵、信号灯的不合理设置等。
因此，对城市交通信号控制系统进行优化与改进是一项紧迫的任务。
首先，城市交通信号控制系统的优化与改进需要考虑道路网络的流量分析。
通过收集和分析道路交通数据，可以了解整个城市道路网络的交通流量状况。
基于这些数据，可以采用交通模型和算法，预测交通拥堵的发生和扩散，以及恶劣天气条件下的道路交通情况。
通过对交通流量的精确预测和分析，可以合理安排信号控制系统的工作模式，提前采取措施来避免拥堵和交通事故的发生。
其次，城市交通信号控制系统的优化与改进需要考虑信号灯的智能调节。
传统的信号控制系统主要依靠固定时间间隔和固定配时方案进行信号灯的控制，这种方法容易造成在高峰时段的拥堵情况。
因此，引入智能调节技术可以根据实时交通状况动态调整信号灯的配时，以提高交通流畅性和效率。
例如，可以利用车辆检测器和视频监控系统来实时监测车辆流量和道路情况，通过信号控制算法动态调节信号灯的绿灯时间，以最大限度地减少车辆的停车等待时间和排队长度。
第三，城市交通信号控制系统的优化与改进需要考虑公交优先措施的引入。
公交车作为城市交通的重要组成部分，其运营需要保证其快速高效。
在信号控制系统中引入公交优先措施可以减少公交车辆的停车等待时间，提高公交运营效率，增加市民对公交出行的信心和满意度，从而减少私家车的使用。
例如，可以设置公交专用道、公交车辆预先授权的信号优先权以及公交与信号控制系统的紧密协调等。
此外，城市交通信号控制系统的优化与改进还需要考虑非机动车和行人的出行需求。
城市中非机动车辆和行人与机动车辆共享道路资源，但他们的行动特点与机动车辆有所不同。
因此，在信号控制系统中应该设置相应的信号灯和交通设施，以保障非机动车辆和行人的安全和顺畅通行。
交通管理和控制干线交叉口交通信号联动控制
文档仅供参考，如有不当之处，请联系改正。
一、 干道协调控制基本参数
1．周期时长
在线控系统中，为使干道上各交叉口旳交通信号能够取得协调，要求各个交叉口 交通信号旳周期时长必须相等。利用单点定时信号旳配时设计措施，计算出各个 交叉口交通信号所需旳周期时长，然后从中选出最大旳周期时长作为线控系统旳 周期时长，并把所需周期时长最大旳这个交叉口称之为关键交叉口。
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二、定时式线控制系统旳协调方式
2．交互式信号协调控制 在交互式协调系统中，连接在一种系统中相邻交叉口旳信号在同一时刻显示 完全相反旳灯色。 当相邻各交叉口旳间距符合下面关系式时，即车辆在相邻交叉口间旳行驶时 间等于信号周期时长二分之一旳奇数倍时，合适将这些交叉口构成交互式协调系 统。相邻交叉口间距满足：
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三、定时式线控制系统旳配时设计措施
➢ 2、配时设计所需旳数据
（1）交叉口间距：相邻两交叉口停车线到停车线之间旳距离。 （2）街道及交叉口布局：道路宽度、进口道车道数、绿灯间隔时间等。 （3）交通量：交叉口上交通流向、流量、各向交通旳日变图、时变图。 （4）交通管制规则：如限速、限制转弯、是否限制停车等。 （5）车速和延误：路段要求行驶车速或实际行驶车速，及当初控制方 式下旳延误。
max[ yn , Yn
yn ]
（12-7）
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三、定时式线控制系统旳配时设计措施
（6）当系统周期时长不小于非关键交叉口所需周期时长时，非关键交叉口改 用系统周期时长，其各相绿灯时间均伴随增长。
为有利于线控系统协调双向时差，在非关键交叉口上保持其次要道路方向旳 最小绿灯时间，把因取系统周期时长后多出旳绿灯时间全部加给主干道方向，这 么能够增长线控系统旳经过带宽度。
交通信号控制系统的优化与改进
交通信号控制系统的优化与改进交通信号控制系统是现代城市交通中不可或缺的一环，其对交通安全和效率起着重要的作用。
然而，随着城市化进程的加速和交通工具的快速更新换代，交通信号控制系统也面临着诸多挑战。
本文将从交通信号控制系统的优化与改进入手，分别从硬件方面和软件方面进行分析和阐述。
一、硬件方面1.智能信号灯传统的交通信号灯只能实现简单的红绿灯切换，而随着科技的进步，智能交通信号灯已经开始走入我们的生活。
智能交通信号灯可以根据实时路况和车流量进行自适应调整，优化交通周期和信号灯变换时间，减少拥堵和等待时间，提高交通效率。
此外，智能交通信号灯还可以通过无线通信技术与其他智能设备联网，实现更加智能化的控制和管理。
2.智能交通控制中心智能交通控制中心是整个交通信号控制系统的核心，负责对交通流量进行实时监测和调度。
需要注意的是，智能交通控制中心的建设必须考虑到未来的可扩展性和适应性。
只有在这样的前提下，才能为未来的交通管理和控制提供足够的支持和保障。
此外，为了提高智能交通控制中心的运行效率和稳定性，还需要加强对控制中心硬件设备和软件系统的科学维护和管理。
3.智能安全设备如今，不仅要考虑交通流量和车辆控制，交通信号控制系统还要关注行人和自行车的安全。
为此，智能安全设备，比如行人动态监测系统、交通抓拍系统、交叉路口监控等都逐渐得到了推广应用。
这些设备能够实时监测行人和车辆的状态，为交通信号控制系统提供更为详尽的数据支持。
二、软件方面1.智能优化算法交通信号控制系统是一个复杂的非线性系统，需要运用智能优化算法对交通控制周期和信号灯变换时间进行调节。
智能优化算法能够实现自动化的交通优化，根据车流量、环境因素等实时数据进行精细调节，提高交通效率、减少停车等候时间。
此外，对于区域较大或者较为复杂的交通信号控制系统，可以采用分布式优化算法，将交通控制区域分为多个子区域，分别进行优化调节，最终完成整个系统的协调优化。
2.大数据技术随着交通中数据的增多，大数据技术在交通信号控制系统中的应用也越来越广泛。
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改进城市干道信号联控系统单点最佳周期算法
摘要：对多个连续交叉口实行信号协调控制是改善城市干线道路交通堵塞现象的有效途径，系统最佳周期时间的选取是影响交叉口信号协调控制的关键因素，传统经典最佳周期计算以交叉路口四个方向延误最小为原则，本文对该信号周期最佳时间计算方法进行改进，以充分利用交叉口的时间，最大可能的获得干道车辆通行延误时间最小，以保证车辆的连续运行效果。
关键词：最佳信号周期；延误；信号协调
0 引言
一般情况下，对单个路口的信号配时考虑三个要素为：周期、绿信比和相位。
在干道联控交通系统中，最佳周期时间的选定对整个干道协同的连续交通系统具有重要的意义。
对周期的考虑包括最大周期、最小周期以及最有利于连续运行的最佳周期，本文改进最佳周期时间算法的前提是：干道联控系统中，各交叉口两相位信号配置，东西向为优先方向，南北向车流满足基本通行能力，且对主方向车流运行影响不大。
对单个交叉口最佳周期的确定以此为基本前提。
为方便说明，本文引入“联控单点最佳周期”，指在干道连续控制系统下，对于车辆随机到达的单个交叉口，其周期时间确定以干道方向车道组上每辆车平均延误为最小，兼顾次要道路上车辆满足基本最小延误要求。
显然，对于主次相交路口，其最佳周期选择应优先保证干道方向车辆畅通行驶。
1 常用经典最佳周期算法
传统经典韦伯斯特最佳周期时间算法设定交通流量稳定到达的孤立交叉口，使得车辆通过路口总延误最小的最佳周期计算公式为[1]：
式中：即每个周期的信号总损失时间；
——绿灯间隔时间；
——流量比总和。
延误考虑适合于不饱和状态下路口延误模型，如下式所示：
式中，第一项是由于车辆均匀到达路口引起的均匀延误，第二项是车辆随机到达引起的随机延误，第三项忽略不计，有：
式中：——交叉口上平均每辆车的延误（s）；
——交叉口周期时间长度（s）；
——所计算车道绿信比；
——所计算车道组的饱和度；
——车道组的交通流量（辆/s）；
得到交叉口所有相位车辆总延误公式：
式中：——交叉口信号控制相位数；
求交叉口总延误最小，即令得到单个交叉口最佳周期时间。
可知，其延误分析的基础是交叉口饱和度不大，经研究和时间证明韦伯斯特公式对于交叉口饱和度具有很好的适用性。
2 改进联控单点最佳周期思路
对孤立的一个信号控制交叉口来说，其周期时间长度的选取应以整个交叉口内车辆运行状况的最佳为目标。
而延误是道路上车辆运行效率的直观反映指标。
经典的周期计算方法就是考虑到以交叉口路口内车流运行总体延误最小为出发点进行的最佳周期时间确定。
在一个周期内，绿灯时间长度的分配原则是绿信比与该相位最大流量比大致正比。
设定干道联控系统中，干道东西向为第一相位，南北方向为次要相位，且路口内没有左转车流。
无特殊说明，干道上交叉口内东西向车流流量比与总流量比的比值超过0.5，东西向车道为交叉口延误的关键车道，满足，表示次级道路的绿灯显示时间长度满足基本通行要求，为其最短绿灯时长。
因此，对干线连续控制系统下的单个交叉口最佳周期的考虑为：
（1）交叉口内不堵塞，车辆连续通过；
（2）满足干道东西向车流不停车连续运行，即干道上车流总延误最小情况下，兼顾次要道路车辆延误满足基本要求；
3 改进联控单点最佳周期算法
（1）最小周期长度
设交叉口一个信号周期为，总损失时间为L，得到一个周期内有效通行绿灯时间。
满足交叉口内车辆运行不堵塞，有[2]：
可得，最小周期长度
式中：——周期损失时间；
——整个交叉口总流量比，即主次相位流量比率总和。
（2）实用最小周期
实际交通运行中，当交叉口饱和度接近1时，交叉口运行条件会迅速恶化，需要规定一个保证交叉口运行最大实用限值[3]。
实践证明，当交叉口饱和度为0.8~0.9时，交叉口可获得良好通行，通常采用0.9作为限值，其对应的折减后通行能力的周期为实用最小周期，计算公式为：
（3）路口车辆不堵塞为目标
设路口内车辆均匀到达率为，离开率为，则交叉口一个周期内车辆总等待时间为下左图阴影面积。
图1进口道车辆排队与时间关系
设绿灯启亮后时间内（右图虚线），进口道排队车辆完全消散。
由交通波理论得到，由于红灯时间导致进口道排队车辆消散时间为：
车辆延误总等待时间为右图阴影面积：
联控系统下单点周期以满足干道方向行驶连续性最好，选取干道主方向上车流量大的运行方向为控制关键方向，其交通量定为，一个周期内绿信比。
得干道关键方向车辆行驶一个周期内每辆车平均延误为：
车辆到达随机延误：
关键方向总延误：
求对周期C的导数：
有；有
得到：
式中，——分析时段的持续时间，一般取0.25h；
——上游路口随机影响系数，单点路口取1；
——信号控制类型校正系数，见表1；
表1信号控制类型校正系数
控制类型非协调控制交叉口协调控制交叉口
固定配时 1.00 按下表4.2联动校正系数计算
半实时控制实时控制车道组0.85 1.00
非实时控制车道组0.85 按下表4.2联动校正系数计算
全实时控制0.85 N/A
表2联动信号控制交叉口校正系数
表中车辆到达形式见下表3所示。
表3车辆到达形式
均匀延误随周期增大而增大，随机延误随周期增大而减小且随机延误存在负数值。
存在有实数解。
考虑到信号周期C是整数，且具有一定取值范围，根据交通心里学研究表明，周期时间长度取值范围为40~180s，对单个交叉口来说，其损失时间是一定的，与周期长度C无关；因此，在实际最佳周期计算时，选取一定周期范围，分别进行平均延误和随机延误求导，得到最近接零时的周期为最佳周期。
因此，干道交通连续控制系统下，单个交叉口最佳周期满足：
（1）最接近零；
（2）；
（3）。
4 小结
在单个交叉信号最佳周期计算中，采用经典信号计算思路，以延误最小控制周期时间长度。
本文提出在干道连续运行最优前提下的单个交叉口最佳周期应以干道上双向行驶车流的最小延误为优化目标，提出干道主方向车流行驶延误最小的最佳信号周期计算公式。
参考文献：
[1]高亦益.城市干道线控优化与模拟技术研究[D].江苏：江苏大学，2010
[2]周商吾等编著.交通工程学[M].上海：同济大学出版社，1987：140-161
[3]姜玲.城市交叉路口信号控制动态特征参数研究[D].北京：北京工业大学，2008
作者介绍：刘卫娟（1987-）武汉工业学院研究生注：文章内所有公式及图表请用PDF形式查看。