当前,城市规模不断扩大,其区域功能划分越来越明显,市内交通出行需求大量增加,主干道拥堵问题日益严重。如何疏导主干道交通流特别是潮汐车流成为人们必须要面对的问题。论文使用二型模糊集合对潮汐车流的拥堵状况进行评估与控制。首先对在主干道上采集的交通数据进行处理:剔除错误数据、插补空缺数据从而得到有效统计数据;然后根据参数种类对有效数据分别聚类得到状态向量,将状态向量归一化后得到特征向量;接下来由特征向量及语言动力系统理论构建时变论域,并建立时变论域中各基词的隶属度函数;最后,计算潮汐车流中的基词与全论域的基词的匹配度,根据匹配结果确定具体的措施来对潮汐车流进行控制。论文采用历史统计数据对潮汐车流进行评估,而为保障主干道的畅通,同时对不断变化的车流进行实时动态控制,为此,论文采用了一种基于时变论域的主干道协调控制方法。根据排队长度、车流密度的实时变化,结合道路现实条件,配置干道方向绿灯时长及周期长度,并对相位差进行约束,实现动态协调配时,使各交叉口红绿灯的周期及相位差能随交通流的变化而改变,让信号配时不再受限于固定周期和固定相位差。该方法相对于传统的协调控制灵活性更大,能有效防止道路堵塞,具有良好的适应性。最后,论文根据现实中采集的数据运用二型模糊协调控制进行了仿真实验,得出了对潮汐车流的控制措施,给出了路口交通信号的配时方案,从而对论文方法的有效性进行了验证。