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为了获得更准确的信号交叉口延误，为评价信号交叉口的运行效率和服务水平提供精确的评价指标，论述了利用线圈检测器和浮动车数据来估计信号交叉口延误的方法。在对BP神经网络作简要介绍的基础上提出基于改进BP算法的信号交叉口延误估计模型。把通过线圈检测器和浮动车数据估计的信号交叉口平均延误进行融合，得到更为精确的信号交叉口平均延误。最后通过实例对该模型进行了验证，分析结果表明：采用数据融合方法得到的信号交叉口延误的相对误差明显低于基于线圈检测器和浮动车数据估计的信号交叉口延误的相对误差，因此采用数据融合方法估计信号