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城市交通信号优化手册

第一章绪论

1.1交通信号优化的核心价值

城市交通信号系统是路网运行的中枢神经，其优化效果直接关联通行效率、交通安全与能源消耗。据公安部交通管理局数据，我国城市交叉口通行能力占路网整体容量的30%-50%，而信号配时不合理导致的延误占比高达60%-70%。科学优化信号控制，可在不增加基础设施投入的前提下，提升交叉口通行能力15%-40%，减少停车次数20%-35%，降低碳排放10%-25%。

1.2当前城市交通信号的主要挑战

动态适应性不足：传统固定配时无法应对潮汐流量、突发事件等交通流波动，导致部分时段绿灯空放、部分时段严重拥堵。

多模式交通协同缺失：行人、非机动车与机动车的信号需求未充分统筹，引发机非冲突、行人过街等待时间过长等问题。

技术落地壁垒：部分城市存在检测设备覆盖率低、数据孤岛、优化模型与实际场景脱节等现象。

第二章交通信号优化基础理论

2.1交通信号控制基本原理

2.1.1信号参数定义

周期时长（C）：信号灯完成一次红、黄、绿循环的时间，单位为秒。

绿灯时间（G）：某一相位获得有效绿灯显示的时间，需扣除启动损失时间（l，通常取3-7秒）。

红灯时间（R）：某一相位禁止车辆通行的时长，等于周期时长减去对应绿灯时间及黄灯时间（A，通常取3秒）。

相位差（O）：协调控制中，相邻交叉口同一相位绿灯启动的时间差，是干线协调的核心参数。

2.1.2信号控制分类

控制类型

适用场景

优势

局限性

单点控制

孤立交叉口、流量无显著关联区域

实施简单、响应速度快

无法协调路网整体效率

干线协调控制

主干道、corridor交通流方向一致

形成绿波带、减少停车次数

需满足交叉口间距、流量均衡条件

区域自适应控制

城市核心区、路网密集区域

动态分配路权、适应多变性交通流

系统复杂度高、对数据依赖性强

2.2信号优化核心评价指标

通行能力（N）：单位时间内交叉口某一车道组可通过的最大车辆数（pcu/h），计算公式为：

[

N=S

]

其中，(G_e)为有效绿灯时间，(C)为周期时长，(S)为饱和流率（pcu/h/车道）。

车辆延误（d）：车辆通过交叉口的实际时间与理想时间的差值，采用HCM（HighwayCapacityManual）延误模型：

[

d=0.5C+-900T

]

其中，()为绿信比（(G/C)），(X)为饱和度（(q/C)，(q)为实际流量），(T)为分析时长（小时）。

排队长度（Q）：交叉口进口道等待车辆的最大数量，反映拥堵严重程度，计算公式为：

[

Q=+

]

停车次数（H）：车辆通过交叉口的停车频率，与延误正相关，是衡量信号协调效果的重要指标。

第三章交通数据采集与分析

3.1数据类型与采集要求

3.1.1核心数据类型

数据类型

内容说明

采集频率

精度要求

交通流数据

流量、速度、占有率、车头时距

5分钟/次（高峰）、15分钟/次（平峰）

流量误差≤5%，速度误差≤3km/h

控制参数数据

当前周期时长、相位方案、绿灯时间

实时采集

参数记录误差≤1秒

环境数据

天气状况、光照条件、能见度

30分钟/次

分类准确（如晴、雨、雾）

事件数据

、施工、大型活动

实时上报

事件位置、类型、影响范围

3.1.2采集技术选型

固定检测器：

地感线圈：成熟度高、检测准确，但需破路施工，维护成本高，适用于关键交叉口。

视频检测器：可同时采集流量、速度、排队长度等多维数据，安装便捷，但恶劣天气下识别率下降，需结合算法优化。

毫米波雷达：穿透性强，不受光照、天气影响，适用于高架桥、隧道等复杂场景，成本逐步降低。

移动检测器：

浮动车数据：通过出租车、网约车GPS轨迹计算路段平均速度，覆盖范围广，采样率需≥3%以保证数据代表性。

手机信令数据：分析OD（起点-终点）分布、出行时段特征，适用于宏观路网规划，精度受定位误差影响（需结合地图匹配算法）。

3.2数据处理流程

3.2.1数据清洗

异常值处理：采用3σ法则（数据偏离均值超过3倍标准差视为异常）或箱线图法（四分位距IQR的1.5倍）识别并剔除异常数据（如流量突增10倍、速度为0但非停车状态）。

缺失值填补：

短时缺失（≤5分钟）：采用线性插值或移动平均填补；

长时缺失（＞5分钟）：基于历史同期数据或邻近交叉口数据建立回归模型预测填补。

3.2.2数据融合

采用卡尔曼滤波算法融合多源数据（如线圈检测流量与浮动车数据），解决单一数据源误差问题。例如：

[

X_k=K_kZ_k+(1-K_k)_{k|k-1}

]

其中，(X_k)为融合后的估计值，(Z_k)为检测器测量值，(_{k|k-1})为预测值，(K_k)为卡尔曼增益，根据数据可信度动态调整。

3.2.3特征工程

时间特