随着经济的发展,机动车保有量大幅增长,城市交通问题日益严峻。交叉口是城市路网中的瓶颈地带,因此对交叉口的信号控制进行配时优化具有重要的意义。在此背景下,本文以Wi-Fi数据采集设备为基础展开对城市单点交叉口配时优化的研究。首先,考虑Wi-Fi数据采集设备具有安装维护方便、价格低廉等优点,设计了一种新型的基于Wi-Fi数据采集设备的单点交叉口交通信息检测方案。确定Wi-Fi数据采集设备硬件架构设计和布设原则,实现对单点交叉口Wi-Fi数据的采集,进而对Wi-Fi数据处理流程进行研究,使用k-means聚类、LSTM神经网络预测模型和多元线性回归分析等算法得到交叉口路段空间平均速度、车辆转向比例和交通流量,实现对交叉口多种类型交通信息的获取与预测。其次,基于该检测方案预测的存在误差扰动的交通流量数据,研究针对单点交叉口的多目标配时优化算法,以机动车平均延误、机动车平均停车率和交叉口通行能力为优化目标构建考虑误差扰动的多目标配时优化模型,并使用NSGA-II算法求解。最后,以西安市未央路-凤城五路交叉口作为实例和仿真对象,实地布设Wi-Fi数据采集设备验证本文提出的新型单点交叉口交通信息检测方案,并对SUMO仿真进行参数标定,选取机动车平均延误、平均排队长度、通行能力、机动车平均燃油消耗、机动车平均停车率和噪声作为评价指标,在SUMO仿真中将本文多目标配时优化算法与原有配时方案、Webster配时方案进行对比,结果表明多目标配时优化算法在中、高交通需求的不同误差扰动下,各项指标均优于原固定配时方案和Webster配时方案,在低交通需求的不同误差扰动下,各项指标与Webster配时方案接近,优于原固定配时方案,充分验证了本文多目标配时优化算法在不同交通需求和不同误差扰动下的有效性。