面向常发拥堵点的交通信号协调控制方法.docx

面向常发拥堵点的交通信号协调控制方法是解决城市交通拥堵问题的重要技术手段。交通拥堵在城市出行高峰期尤为显著，而有效的交通信号控制是缓解这一问题的关键。传统的交通信号控制方法通常分为两类：针对拥堵点的单一优化和考虑拥堵点及其周边交叉口的协调优化。后者更有利于改善整个路网的交通状况，因为它能平衡内部交通负荷和实施边界限流控制。 在路网内部交通负荷均衡调控方面，研究人员采用了多种模型和策略。例如，Lertworawanich等人基于元胞传输模型建立了多目标信号控制优化模型，以处理过饱和路网的情况。Aboudolas等人则运用储存-转发模型和模型预测控制来实现大范围路网的实时优化。罗一尧提出了分级拥堵控制方法，以提高计算效率。刘树青通过在轻微拥堵阶段实施限流和泄流策略，实现主动交通拥堵防控。这些方法虽有成效，但计算复杂度高，且难以确保拥堵路段的优先疏导。 针对干道协调控制，Xin等引入了拥堵严重程度指数，吴佳浩将路网分为不同区域，提出绿波和红波协调控制算法。Wu等提出了分布式加权均衡信号控制方法，重视干道和瓶颈路段的疏通。张梁和郜轶敏分别研究了基于交通需求预测和可变导向车道的协调控制策略。随着交通信息采集技术的发展，基于关键路径疏导拥堵的方法受到关注。李岩和王辉等人建立了基于关键路径的信号控制优化模型，王福建则通过交通流溯源确定关键路径，优化交通需求分布。 在边界交叉口主动限流控制方面，Keyvan-Ekbatani等利用门控反馈控制方法，丁恒等以边界交叉口饱和度降低为目标进行最优控制。Ji-Yang等根据交通需求与通行能力分配流入交通量，刘澜等提出动态调整堵塞区边界的控制策略。张卫华等和廖南楠分别以降低燃油消耗和总行程时间为优化目标，构建了基于MFD的信号控制模型。Zhang等和Xue等的研究表明，结合元胞传输模型和MFD的建模方法可以提高优化效果。 然而，现有基于关键路径的信号控制方法在面对交通需求动态变化时，可能存在不足，尤其是在需求过高时，需要主动限制进入拥堵区域和关键路径的交通流。因此，未来的研究应更深入地考虑动态交通需求，结合边界交叉口限流和内部交通负荷均衡，开发更智能、更适应实际交通情况的信号协调控制策略。同时，利用先进的交通信息采集和处理技术，实现更精确的交通状态监测和预测，以提升信号控制的实时性和有效性。