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摘 要：通过电子警察对主干道的所有交叉口经过车辆数据进行统计和分析，规划处最优的时间来控制进口道的饱和度，这种技术即智能时段的划分与绿波协调的控制技术，这样的算法能够更加精细化地对交叉口的各个时段进行划分，避免主干道堵塞，增加通行率。智能划分后的所有交叉口设置的公共交通时段划分方案都能够充分地考虑到冲突的相位交通饱和度，并且着重该考虑下游交叉口排队的车辆对上游车辆所产生的影响。采用绿波协调的方案能够对主干道交叉口的通行顺序进行理顺优化，最大限度拓宽绿波带宽度，降低车辆排队时间。本文中的设计在本市中央大街8个路口开展实验对设计进行验证。
关键词：智能时段;绿波协调;设计与应用
近几年，我国的城市交通管理部门为有效提升城市主干道的通行效率，积极创新推广了绿波协调控制技术，有效地带动了社会的经济效益。主干道绿波协调技术虽然能够确保主干道的通行率，但对交通时段方面仍然无法进行准确的划分，导致非协调的方向出现拥堵、排队、待转区发生冲突以及行人来不及过马路等情况。本文采用了智能时段的划分方法结合优化公共周期算法的方法对主干线的各个交叉口的控制顺序参数进行了调整，让主干线的协调方向车辆能够尽量少停车或者不停车地通过下游的交叉口，确保主干道畅通无阻。以此来降低车辆的停车和延误等情况，有效提升道路的通行效率，改善交通拥堵现象。
1 智能时段的划分
常规来说，主干道的高峰时期是车流量最大的时候，交叉口的进口道通常出现较长的排队情况和堵塞情况，停车起步延误时间就会导致进口到饱和度过高，并不符合绿波协调控制的设置。而平峰时段的进口到饱和度较低，更加适合绿波协调控制的设置。以此为基础，合理地对交通时段进行划分能够有效提升绿波控制技术的控制效果。传统时段划分方式主要根据的是交叉口的相关流量信息，交通工程师通过收集数据来绘制全天的车流量变化走向图，通过人工观察的方式来划分交通时段。这样的时段划分方式和交通疏通方式存在着较大的人为主观性和人为误差，数据信息收集不完整，也无法科学合理地划分时段，无法满足城市交通的规律性变化现状，也无法对交叉口的信号进行智能化的升级控制。采用智能划分时段的方式来对交通时段进行划分对交通疏通有非常总要的作用。通过电子警察来收集过车数据更加精准也避免了人为误差，数据被自动导入到流量分析软件当中，能够从更加微观的层面来对交通时段进行划分，能够确保与路口的流量变化互相匹配，具体划分过程按照以下步骤：
①设统计时间间隔单位为15min，将每天的24h分割为96个间隔，分别对每个时间间隔之间交叉口的进入车辆数据进行统计，能够得到包含96个元素在内的有序数列;②根据常规的规律将其划分为8段，有序样本即可分为8类;③定义第i类（包含ni个元素）的直径为D（i）=（Xij-i）2，i=Xij。④对有序数列的中分段点位置进行不断的调整，就能够得到宏观的时段划分了。
因基本时间的间隔数较多，使用枚举法得到的最有计算量过大，则采用随机迭代的方法，获取固定迭代次数中的最优时段划分。将宏观调整的迭代次数定义为M0 = 1000，从每一次的迭代过程中随机抽选出一个分段点，将分段点的位置前移或者后退15min，在调整的过程中确保任意一个宏观时间段的跨度≥1h。
2 公共周期的计算
应用绿波协调控制法就需要在每一个的交叉口中间设置相同的控制周期，或者设置双周期。采用F（韦伯斯特）-B（柯布）理论来设置每个交叉口的单点控制最佳周期，就是最常见的F.B方法，F.B方法的周期计算公式为：C= （ 1.5 L+ 5） / （1 - Y）;
Yi为相位i的临界车道组的流率比率，通过相位流率qi和饱和流率s相比计算可得。每个相位的交通量最大的那一组车道可以设置为临界车道组，每个交叉口都能够确定最佳的控制周期后，则公共控制周期则选择周期最大值作为控制周期。实际应用的过程中也需要考虑到個别的交通流量较小的交叉口存在着控制周期与公共周期有很大差距的问题，这种情况需要采用双周期来对车道进行控制。通过这样的方法增加周期的长度，将一个整个的周期分解为不同的多个子周期，有效提升调整的灵活度。
3 绿波协调方案设计
采用图解法来对软件模型进行设计，输入各项参数后能够输出绿波带的初始图形。根据各个路段的实际情况来对参数进行适当的调整和修正，就能够得出最佳的绿波控制方案。
4 系统效果评价
通过对交通信号的控制评价指标来判断道路的交通信号是否达到标准的控制效果。现阶段我国在交通信号的控制方面有多种评价指标。
本文中对绿波控制效果的评价采用了通行时间、延误时间、平均行程速度这三项指标。交叉口的信号控制延误是对交通服务水平以及通行效率的重要评价指标，也是能够最直接反映出交叉口信号在城市道路通行中的真是状态。交叉口信号的通行状态良好则延误率较低，相反则延误率提升。车辆延误的情况也分为停车、起步以及排队这三种延误类型。本次对单个车辆的平均延误时间进行计算，主要通过电子警察系统将进口道车流量以及排队的长度数据导出，并且对进口道车流量、进口道车饱和度、控制周期以及绿信比率进行计算能够得出车流量的饱和度。
结束语：本文通过对交通路口的车流量进行统计后深入分析智能时段划分方法与绿波协调控制技术在交通疏通方面的具体应用和效果。通过研究交通时段的只鞥划分与绿波协调控制图形的具体应用能够有效解决道路拥堵、交叉口缺乏通行能力以及排队溢出等情况，极大程度降低了车辆的拥堵时间，提升了车辆的通行率。
参考文献：
[1]陈艳艳， 李同飞， 何佳等. 新技术时代城市交通管理与服务研究发展展望[J]. 北京工业大学学报， 2020， 第46卷（6）：621-629.
[2]李刚. 城市交通管理系统的问题和对策[J]. 魅力中国， 2020， （20）：281.
（南京洛普股份有限公司，江苏 南京 210000）
关键词：智能时段;绿波协调;设计与应用
近几年，我国的城市交通管理部门为有效提升城市主干道的通行效率，积极创新推广了绿波协调控制技术，有效地带动了社会的经济效益。主干道绿波协调技术虽然能够确保主干道的通行率，但对交通时段方面仍然无法进行准确的划分，导致非协调的方向出现拥堵、排队、待转区发生冲突以及行人来不及过马路等情况。本文采用了智能时段的划分方法结合优化公共周期算法的方法对主干线的各个交叉口的控制顺序参数进行了调整，让主干线的协调方向车辆能够尽量少停车或者不停车地通过下游的交叉口，确保主干道畅通无阻。以此来降低车辆的停车和延误等情况，有效提升道路的通行效率，改善交通拥堵现象。
1 智能时段的划分
常规来说，主干道的高峰时期是车流量最大的时候，交叉口的进口道通常出现较长的排队情况和堵塞情况，停车起步延误时间就会导致进口到饱和度过高，并不符合绿波协调控制的设置。而平峰时段的进口到饱和度较低，更加适合绿波协调控制的设置。以此为基础，合理地对交通时段进行划分能够有效提升绿波控制技术的控制效果。传统时段划分方式主要根据的是交叉口的相关流量信息，交通工程师通过收集数据来绘制全天的车流量变化走向图，通过人工观察的方式来划分交通时段。这样的时段划分方式和交通疏通方式存在着较大的人为主观性和人为误差，数据信息收集不完整，也无法科学合理地划分时段，无法满足城市交通的规律性变化现状，也无法对交叉口的信号进行智能化的升级控制。采用智能划分时段的方式来对交通时段进行划分对交通疏通有非常总要的作用。通过电子警察来收集过车数据更加精准也避免了人为误差，数据被自动导入到流量分析软件当中，能够从更加微观的层面来对交通时段进行划分，能够确保与路口的流量变化互相匹配，具体划分过程按照以下步骤：
①设统计时间间隔单位为15min，将每天的24h分割为96个间隔，分别对每个时间间隔之间交叉口的进入车辆数据进行统计，能够得到包含96个元素在内的有序数列;②根据常规的规律将其划分为8段，有序样本即可分为8类;③定义第i类（包含ni个元素）的直径为D（i）=（Xij-i）2，i=Xij。④对有序数列的中分段点位置进行不断的调整，就能够得到宏观的时段划分了。
因基本时间的间隔数较多，使用枚举法得到的最有计算量过大，则采用随机迭代的方法，获取固定迭代次数中的最优时段划分。将宏观调整的迭代次数定义为M0 = 1000，从每一次的迭代过程中随机抽选出一个分段点，将分段点的位置前移或者后退15min，在调整的过程中确保任意一个宏观时间段的跨度≥1h。
2 公共周期的计算
应用绿波协调控制法就需要在每一个的交叉口中间设置相同的控制周期，或者设置双周期。采用F（韦伯斯特）-B（柯布）理论来设置每个交叉口的单点控制最佳周期，就是最常见的F.B方法，F.B方法的周期计算公式为：C= （ 1.5 L+ 5） / （1 - Y）;
Yi为相位i的临界车道组的流率比率，通过相位流率qi和饱和流率s相比计算可得。每个相位的交通量最大的那一组车道可以设置为临界车道组，每个交叉口都能够确定最佳的控制周期后，则公共控制周期则选择周期最大值作为控制周期。实际应用的过程中也需要考虑到個别的交通流量较小的交叉口存在着控制周期与公共周期有很大差距的问题，这种情况需要采用双周期来对车道进行控制。通过这样的方法增加周期的长度，将一个整个的周期分解为不同的多个子周期，有效提升调整的灵活度。
3 绿波协调方案设计
采用图解法来对软件模型进行设计，输入各项参数后能够输出绿波带的初始图形。根据各个路段的实际情况来对参数进行适当的调整和修正，就能够得出最佳的绿波控制方案。
4 系统效果评价
通过对交通信号的控制评价指标来判断道路的交通信号是否达到标准的控制效果。现阶段我国在交通信号的控制方面有多种评价指标。
本文中对绿波控制效果的评价采用了通行时间、延误时间、平均行程速度这三项指标。交叉口的信号控制延误是对交通服务水平以及通行效率的重要评价指标，也是能够最直接反映出交叉口信号在城市道路通行中的真是状态。交叉口信号的通行状态良好则延误率较低，相反则延误率提升。车辆延误的情况也分为停车、起步以及排队这三种延误类型。本次对单个车辆的平均延误时间进行计算，主要通过电子警察系统将进口道车流量以及排队的长度数据导出，并且对进口道车流量、进口道车饱和度、控制周期以及绿信比率进行计算能够得出车流量的饱和度。
结束语：本文通过对交通路口的车流量进行统计后深入分析智能时段划分方法与绿波协调控制技术在交通疏通方面的具体应用和效果。通过研究交通时段的只鞥划分与绿波协调控制图形的具体应用能够有效解决道路拥堵、交叉口缺乏通行能力以及排队溢出等情况，极大程度降低了车辆的拥堵时间，提升了车辆的通行率。
参考文献：
[1]陈艳艳， 李同飞， 何佳等. 新技术时代城市交通管理与服务研究发展展望[J]. 北京工业大学学报， 2020， 第46卷（6）：621-629.
[2]李刚. 城市交通管理系统的问题和对策[J]. 魅力中国， 2020， （20）：281.
（南京洛普股份有限公司，江苏 南京 210000）