交通行业智能交通信号控制与管理

交通行业智能交通信号控制与管理TOC\o"1-2"\h\u15371第一章智能交通信号控制概述 3167391.1智能交通信号控制发展历程 3112501.2智能交通信号控制的重要性 382451.3国内外智能交通信号控制现状 331881第二章交通信号控制基础理论 4320992.1交通信号控制原理 4137672.2交通流特性分析 498432.3交通信号控制系统构成 526329第三章交通信号控制算法 537363.1经典交通信号控制算法 5153513.1.1固定配时算法 5265483.1.2最大流量算法 591823.1.3适应性算法 6246833.2智能交通信号控制算法 625833.2.1基于遗传算法的信号控制 660933.2.2基于神经网络的信号控制 652323.2.3基于深度学习的信号控制 670133.3算法优化与改进 713693.3.1算法融合 7109293.3.2参数优化 7127993.3.3实时数据处理 74933第四章交通信号控制与管理策略 7128864.1交通信号控制策略 7212924.1.1概述 7252094.1.2定时控制策略 7233754.1.3自适应控制策略 8184424.1.4实时控制策略 8229974.2交通信号管理策略 8172624.2.1概述 8299264.2.2信号优化配置策略 8297284.2.3信号系统维护策略 8246384.2.4信号控制策略调整策略 8124034.3策略适应性分析 8195494.3.1策略适应性概述 8134244.3.2策略适应性评估方法 9257094.3.3策略适应性分析应用 92244第五章城市交通信号控制系统设计 9307315.1城市交通信号控制系统架构 9270795.2城市交通信号控制系统设计原则 1062885.3城市交通信号控制系统实施 1030765第六章交叉口交通信号控制与管理 11280616.1交叉口交通信号控制原理 1120226.1.1交叉口交通信号控制概述 11253246.1.2交叉口交通信号控制原理 11182186.2交叉口交通信号控制策略 1186246.2.1固定周期控制策略 1117416.2.2实时控制策略 1166796.2.3适应性控制策略 11302856.2.4智能控制策略 11178246.3交叉口交通信号优化 12310336.3.1交叉口交通信号优化目标 12208396.3.2交叉口交通信号优化方法 1210464第七章道路交通信号控制与管理 1260427.1道路交通信号控制原理 12277557.1.1概述 12188587.1.2感应控制 1389087.1.3定时控制 13309697.1.4自适应控制 13299957.2道路交通信号控制策略 13230637.2.1单点控制策略 13239937.2.2干线协调控制策略 13160797.2.3区域协调控制策略 1335977.3道路交通信号优化 14259897.3.1信号周期优化 14310957.3.2相位差优化 14288657.3.3绿灯时间优化 14109957.3.4交通组织优化 1512251第八章公共交通信号优先控制 1529728.1公共交通信号优先控制原理 15271618.1.1概述 1596838.1.2基本原理 15101848.2公共交通信号优先控制策略 1547198.2.1基于实时交通流的优先控制策略 1543748.2.2基于公共交通运行状态的优先控制策略 16268108.3公共交通信号优先控制系统 16309008.3.1数据采集与处理模块 1638458.3.2控制策略模块 1662788.3.3控制执行模块 16309938.3.4系统监控与评价模块 1630966第九章智能交通信号控制与管理评价 1627309.1评价指标体系 16326639.2评价方法与模型 17184649.3评价案例分析 1718503第十章智能交通信号控制发展趋势与挑战 18294710.1智能交通信号控制发展趋势 181738710.2面临的挑战与应对策略 192785610.3未来研究方向与展望 19第一章智能交通信号控制概述1.1智能交通信号控制发展历程智能交通信号控制作为交通行业的重要组成部分，其发展历程可追溯至上世纪中期。起初，交通信号控制主要依靠人工现场指挥和定时控制。科学技术的进步，20世纪60年代，计算机技术开始应用于交通信号控制，标志着智能交通信号控制系统的诞生。从20世纪80年代开始，信息技术、通信技术、人工智能等领域的飞速发展，智能交通信号控制技术得到了前所未有的发展。我国从20世纪90年代开始关注智能交通信号控制技术，并逐步将其应用于实际工程中。经过多年的发展，我国智能交通信号控制技术已取得了显著的成果。1.2智能交通信号控制的重要性智能交通信号控制在现代交通系统中具有举足轻重的地位，其主要体现在以下几个方面：（1）提高道路通行效率：通过实时调整信号灯的配时方案，智能交通信号控制系统能够根据交通流量和路况，实现最优化的交通流调度，从而提高道路通行效率。（2）缓解交通拥堵：智能交通信号控制系统可根据实时交通数据，合理调整信号灯的配时方案，有效缓解交通拥堵问题。（3）提高交通安全：智能交通信号控制系统通过合理控制交通流，减少交通的发生，提高交通安全水平。（4）节约能源：智能交通信号控制系统可减少车辆怠速时间，降低能源消耗。（5）提高城市管理水平：智能交通信号控制系统为城市交通管理提供了科学依据，有助于提高城市管理水平。1.3国内外智能交通信号控制现状国际方面，发达国家如美国、日本、欧洲等在智能交通信号控制领域的研究和实践已取得显著成果。例如，美国的自适应交通信号控制系统（ATSC）已广泛应用于城市交通管理，有效提高了道路通行效率；日本的自适应交通信号控制系统（SC）通过实时调整信号灯配时，实现了交通流的优化调度。国内方面，近年来我国智能交通信号控制技术取得了长足进步。以北京、上海、广州等大城市为例，智能交通信号控制系统已广泛应用于城市交通管理。我国在智能交通信号控制技术研发、标准制定、产业推广等方面也取得了显著成果。但是与发达国家相比，我国智能交通信号控制技术仍存在一定差距，需要在技术创新、人才培养、政策支持等方面加大力度。第二章交通信号控制基础理论2.1交通信号控制原理交通信号控制是智能交通系统的重要组成部分，其原理主要是通过对交通流的实时监测、分析以及预测，实现对交通信号的优化控制，从而提高道路通行效率，减少交通拥堵，保障交通安全。交通信号控制原理主要包括以下几个方面：（1）交通信号控制的基本目标：实现交通流的有序、高效、安全运行，提高道路通行能力。（2）交通信号控制的基本方法：包括定时控制、感应控制、自适应控制等。定时控制是根据历史数据和经验设定信号周期、绿灯时间等参数；感应控制是依据实时交通流信息调整信号参数；自适应控制是结合实时交通流信息、历史数据和预测模型，动态调整信号参数。（3）交通信号控制的约束条件：包括道路条件、交通组织、信号设备功能等因素。2.2交通流特性分析交通流特性分析是交通信号控制的基础，主要包括以下几个方面：（1）交通流密度：单位长度道路上车辆的数量，通常用辆/公里表示。（2）交通流速度：车辆在道路上的平均速度，通常用公里/小时表示。（3）交通流流量：单位时间内通过某一断面的车辆数量，通常用辆/小时表示。（4）交通流波动：交通流在时间和空间上的变化，包括波动幅度、波动周期等。（5）交通流分布：不同时间段、不同路段的交通流分布情况。2.3交通信号控制系统构成交通信号控制系统主要由以下几部分构成：（1）交通信号控制中心：负责对整个交通信号系统的监控、调度和管理。（2）交通信号控制器：根据交通信号控制策略，实时调整信号灯的显示状态。（3）交通检测器：实时采集交通流信息，为信号控制提供数据支持。（4）通信设备：实现交通信号控制中心与交通信号控制器、交通检测器等设备之间的数据传输。（5）交通信号控制软件：实现对交通信号控制策略的制定、执行和优化。（6）交通信号设备：包括信号灯、标志牌、指示牌等，用于指示交通信号和引导交通流。第三章交通信号控制算法3.1经典交通信号控制算法3.1.1固定配时算法固定配时算法是一种基于历史数据，预先设定信号周期和绿灯时间的控制方法。该方法适用于交通流量相对稳定、变化不大的交叉口。固定配时算法主要包括以下步骤：（1）收集交叉口的交通流量数据；（2）根据交通流量数据，确定信号周期；（3）按照交通流量比例分配绿灯时间；（4）设定黄灯和全红时间。3.1.2最大流量算法最大流量算法是一种以交叉口最大流量为目标，优化信号配时的方法。该方法适用于交通流量较大、变化较为剧烈的交叉口。最大流量算法主要包括以下步骤：（1）收集交叉口的交通流量数据；（2）计算各相位最大流量；（3）根据最大流量分配绿灯时间；（4）调整信号周期，使交叉口整体运行效率最高。3.1.3适应性算法适应性算法是一种根据实时交通流量变化，动态调整信号配时的方法。该方法适用于交通流量波动较大的交叉口。适应性算法主要包括以下步骤：（1）收集交叉口的实时交通流量数据；（2）分析交通流量变化趋势；（3）动态调整信号周期和绿灯时间；（4）实现信号配时的自适应优化。3.2智能交通信号控制算法3.2.1基于遗传算法的信号控制遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。在交通信号控制中，遗传算法可以用于求解信号配时优化问题。具体步骤如下：（1）建立信号配时的遗传编码；（2）设计适应度函数，反映交叉口的运行效率；（3）选择交叉、变异等遗传操作；（4）进行遗传迭代，求解最优信号配时。3.2.2基于神经网络的信号控制神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型。在交通信号控制中，神经网络可以用于预测交通流量，实现信号配时的自适应调整。具体步骤如下：（1）收集交叉口的交通流量数据；（2）构建神经网络模型，输入交通流量数据；（3）训练神经网络，输出信号配时；（4）实现信号配时的自适应调整。3.2.3基于深度学习的信号控制深度学习是一种模拟人脑处理信息的高级算法。在交通信号控制中，深度学习可以用于识别交通场景，优化信号配时。具体步骤如下：（1）收集交叉口的交通场景数据；（2）构建深度学习模型，输入交通场景数据；（3）训练深度学习模型，输出信号配时；（4）实现信号配时的优化。3.3算法优化与改进3.3.1算法融合为提高交通信号控制算法的功能，可以采用算法融合的方法，将多种算法的优势结合起来。例如，将遗传算法与神经网络相结合，实现信号配时的自适应优化。3.3.2参数优化为提高算法的准确性，需要对算法中的参数进行优化。参数优化方法包括：网格搜索、梯度下降、粒子群优化等。通过优化参数，可以使算法更好地适应实际交通场景。3.3.3实时数据处理实时数据处理是智能交通信号控制的关键环节。为提高数据处理速度和准确性，可以采用以下方法：（1）采用分布式数据处理架构；（2）引入大数据技术和云计算；（3）优化数据处理算法。通过以上方法，可以实现对交通信号控制算法的优化与改进，提高交通信号控制的智能化水平。第四章交通信号控制与管理策略4.1交通信号控制策略4.1.1概述交通信号控制策略是指通过对交通信号灯的智能调控，实现交通流的优化分配，提高道路通行效率，减少交通拥堵，降低交通发生率的一系列方法。交通信号控制策略主要包括定时控制、自适应控制、实时控制等。4.1.2定时控制策略定时控制策略是指根据历史交通数据，预设信号灯的绿灯、红灯时长，实现交通流的有序通行。该策略适用于交通流量相对稳定、道路条件较好的路段。定时控制策略主要包括单点定时控制、干线定时控制等。4.1.3自适应控制策略自适应控制策略是指根据实时交通数据，动态调整信号灯的绿灯、红灯时长，实现交通流的实时优化。该策略适用于交通流量波动较大、道路条件复杂的路段。自适应控制策略主要包括单点自适应控制、区域自适应控制等。4.1.4实时控制策略实时控制策略是指利用先进的交通监测技术，实时获取交通信息，对信号灯进行动态调控，实现交通流的实时优化。该策略适用于城市交通拥堵严重、交通频发的路段。实时控制策略主要包括实时交通信号控制、紧急事件响应控制等。4.2交通信号管理策略4.2.1概述交通信号管理策略是指通过对交通信号系统的综合管理，提高交通信号控制效果，实现交通流的高效运行。交通信号管理策略主要包括信号优化配置、信号系统维护、信号控制策略调整等。4.2.2信号优化配置策略信号优化配置策略是指根据交通需求、道路条件等因素，合理布局信号灯，实现交通流的优化分配。该策略主要包括信号灯间距优化、信号灯相位优化等。4.2.3信号系统维护策略信号系统维护策略是指对交通信号系统进行定期检查、维修，保证信号灯的正常运行。该策略主要包括信号灯设备维护、信号系统软件升级等。4.2.4信号控制策略调整策略信号控制策略调整策略是指根据交通流量、交通等数据，对信号控制策略进行实时调整，提高交通信号控制效果。该策略主要包括信号控制参数调整、信号控制模式切换等。4.3策略适应性分析4.3.1策略适应性概述策略适应性分析是指对交通信号控制与管理策略在不同交通环境下的适用性进行评估，以确定最佳策略组合。策略适应性分析主要包括以下几个方面：（1）策略适用性评估：根据交通流量、道路条件等因素，评估各种策略的适用性。（2）策略组合优化：根据策略适用性评估结果，优化策略组合，实现交通流的高效运行。（3）策略调整与优化：根据实时交通数据，对策略进行调整与优化，提高交通信号控制效果。4.3.2策略适应性评估方法策略适应性评估方法主要包括以下几种：（1）模拟评估：通过建立交通模型，模拟不同策略组合下的交通运行情况，评估策略适应性。（2）实际评估：通过对实际交通数据进行统计分析，评估策略适应性。（3）混合评估：结合模拟评估与实际评估，综合评价策略适应性。4.3.3策略适应性分析应用策略适应性分析在实际应用中具有重要意义，以下为几个应用案例：（1）城市交通信号控制系统设计：根据策略适应性分析结果，设计适用于不同交通环境的信号控制系统。（2）交通拥堵治理：根据策略适应性分析，优化交通信号控制策略，缓解交通拥堵。（3）交通预防：根据策略适应性分析，调整交通信号控制策略，降低交通发生率。（4）城市交通规划：根据策略适应性分析，为城市交通规划提供科学依据。第五章城市交通信号控制系统设计5.1城市交通信号控制系统架构城市交通信号控制系统架构主要包括以下几个部分：感知层、传输层、平台层和应用层。感知层负责实时采集交通信息，包括车辆流量、车速、交通密度等数据，主要通过传感器、摄像头等设备实现。传输层负责将感知层收集到的数据传输至平台层，采用有线或无线通信技术，如光纤、WiFi、4G/5G等。平台层是城市交通信号控制系统的核心，主要负责数据处理、分析、决策和控制指令。平台层主要包括交通信息处理模块、控制策略模块、控制指令模块等。应用层主要面向用户，提供交通信号控制、交通诱导、交通监测等功能，为城市交通管理提供智能化支持。5.2城市交通信号控制系统设计原则城市交通信号控制系统设计应遵循以下原则：（1）实时性：系统应能够实时采集和处理交通信息，快速响应交通状况变化，提高信号控制效果。（2）可靠性：系统应具备较高的可靠性，保证在复杂环境下稳定运行，降低故障率。（3）可扩展性：系统应具备良好的可扩展性，能够适应不断增长的城市交通需求。（4）智能性：系统应采用先进的人工智能技术，实现智能决策和控制，提高交通信号控制效果。（5）经济性：系统设计应充分考虑成本效益，选用功能价格比较高的设备和技术。5.3城市交通信号控制系统实施城市交通信号控制系统实施主要包括以下几个步骤：（1）系统规划：根据城市交通需求和现状，制定交通信号控制系统总体方案，明确系统架构、功能模块和设备选型。（2）设备安装：根据系统规划，进行传感器、摄像头等设备的安装，保证设备正常运行。（3）网络建设：搭建传输层网络，实现感知层与平台层的数据传输。（4）平台部署：搭建平台层，部署交通信息处理模块、控制策略模块等，实现交通信号控制功能。（5）系统调试与优化：对系统进行调试，保证各模块正常运行，并根据实际运行情况进行优化。（6）系统运行与维护：系统投入运行后，定期进行维护和更新，保证系统稳定、高效运行。（7）用户培训与推广：对交通管理人员进行系统培训，提高其操作水平，同时加大宣传力度，提高社会对城市交通信号控制系统的认知度。第六章交叉口交通信号控制与管理6.1交叉口交通信号控制原理6.1.1交叉口交通信号控制概述交叉口作为城市交通系统的重要组成部分，承担着连接城市各个区域的重要任务。交叉口交通信号控制是指通过信号灯、标志、标线等设施，对交叉口的交通流进行有序、高效地管理。其目的是减少交通拥堵，提高道路通行能力，保证交通安全。6.1.2交叉口交通信号控制原理交叉口交通信号控制原理主要包括以下几个方面：（1）时间分割原理：将交叉口各个方向的交通流按照时间顺序进行分割，保证各个方向的交通流在规定的时间内通行。（2）空间分割原理：通过设置信号灯、标志、标线等设施，将交叉口划分为不同的车道和区域，实现空间上的分割。（3）优先级原则：根据交叉口各个方向交通流的实际需求，合理设置信号灯的绿灯时间，优先满足交通流量大的方向。（4）协调控制原理：通过调整信号灯的周期、相位差等参数，实现交叉口各个方向交通流的协调运行。6.2交叉口交通信号控制策略6.2.1固定周期控制策略固定周期控制策略是指将交叉口的信号周期固定，根据交叉口各个方向的交通流量，合理分配绿灯时间。这种策略适用于交通流量较为稳定的交叉口。6.2.2实时控制策略实时控制策略是指根据交叉口实时交通流量变化，动态调整信号灯的周期、相位差等参数。这种策略适用于交通流量波动较大的交叉口。6.2.3适应性控制策略适应性控制策略是指根据交叉口历史交通数据，预测未来交通流量，从而实现信号灯的自动调整。这种策略适用于交通流量变化较为复杂的交叉口。6.2.4智能控制策略智能控制策略是指利用人工智能技术，对交叉口的交通流进行实时监测、预测和分析，从而实现信号灯的最优控制。这种策略适用于交通流量大、交叉口复杂的城市区域。6.3交叉口交通信号优化6.3.1交叉口交通信号优化目标交叉口交通信号优化的目标主要包括以下几个方面：（1）提高交叉口的通行能力：通过优化信号灯的周期、相位差等参数，使交叉口的通行能力得到提高。（2）减少交通拥堵：通过合理分配绿灯时间，减少交叉口各个方向的交通拥堵。（3）提高交通安全：通过优化信号灯控制策略，降低交通的发生概率。（4）提高交通效率：通过优化信号灯控制策略，提高交叉口各个方向的交通效率。6.3.2交叉口交通信号优化方法（1）基于遗传算法的交叉口信号优化：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过不断迭代，寻找最佳信号灯控制策略。（2）基于神经网络的交叉口信号优化：神经网络具有强大的自学习和自适应能力，可以用于预测交叉口未来的交通流量，从而实现信号灯的最优控制。（3）基于模拟退火的交叉口信号优化：模拟退火是一种随机搜索算法，通过模拟固体退火过程，寻找最佳信号灯控制策略。（4）基于多目标优化的交叉口信号优化：多目标优化方法可以同时考虑交叉口多个优化目标，如通行能力、交通拥堵、交通安全等，从而实现综合功能的最优。第七章道路交通信号控制与管理7.1道路交通信号控制原理7.1.1概述道路交通信号控制是智能交通系统的重要组成部分，其目的是通过合理地调整交通信号灯的显示时间，实现交通流的有序、高效运行，减少交通拥堵，提高道路通行能力。道路交通信号控制原理主要包括感应控制、定时控制、自适应控制等。7.1.2感应控制感应控制是根据道路上车辆的实际运行情况，实时调整信号灯的显示时间。其原理是通过地磁车辆检测器、摄像头等设备，实时监测道路上的车辆数量、速度等信息，然后根据这些信息调整信号灯的绿灯时间、红灯时间等。7.1.3定时控制定时控制是按照预先设定的时间表，周期性地调整信号灯的显示时间。其原理是根据历史数据，预测未来一段时间内道路上车辆的数量、速度等信息，然后根据这些预测数据制定信号灯的时间表。7.1.4自适应控制自适应控制是结合感应控制和定时控制的特点，根据实时监测到的交通流信息，自动调整信号灯的显示时间。其原理是通过实时监测和分析道路上的车辆数量、速度、交通密度等参数，动态调整信号灯的显示时间，以适应交通流的变化。7.2道路交通信号控制策略7.2.1单点控制策略单点控制策略是指针对单个交叉口的信号控制，主要包括以下几种策略：（1）固定周期控制策略：根据历史数据，预先设定信号灯的周期和各相位绿灯时间，实现对单个交叉口的控制。（2）感应控制策略：根据实时监测到的交通流信息，调整信号灯的显示时间。（3）自适应控制策略：结合感应控制和定时控制的特点，自动调整信号灯的显示时间。7.2.2干线协调控制策略干线协调控制策略是指将多个交叉口视为一个整体，通过协调各个交叉口的信号灯显示时间，实现整个干线的交通流优化。主要包括以下几种策略：（1）基于固定周期的干线协调控制策略：根据各交叉口的交通流数据，预先设定信号灯的周期和各相位绿灯时间，实现干线的协调控制。（2）基于自适应的干线协调控制策略：实时监测各交叉口的交通流信息，自动调整信号灯的显示时间，实现干线的协调控制。7.2.3区域协调控制策略区域协调控制策略是指将整个城市或某个区域内的交叉口视为一个整体，通过协调各个交叉口的信号灯显示时间，实现整个区域的交通流优化。主要包括以下几种策略：（1）基于固定周期的区域协调控制策略：根据区域内的交通流数据，预先设定信号灯的周期和各相位绿灯时间，实现区域的协调控制。（2）基于自适应的区域协调控制策略：实时监测区域内的交通流信息，自动调整信号灯的显示时间，实现区域的协调控制。7.3道路交通信号优化7.3.1信号周期优化信号周期优化是指通过对信号周期的调整，使交叉口的交通流运行更加高效。优化方法包括：（1）根据交叉口的实际交通流数据，调整信号周期，使其与交通流的需求相适应。（2）考虑交叉口之间的协调关系，调整相邻交叉口的信号周期，实现干线和区域的协调控制。7.3.2相位差优化相位差优化是指通过调整交叉口各相位之间的时间差，使交通流在交叉口处的运行更加顺畅。优化方法包括：（1）根据交叉口的实际交通流数据，调整各相位之间的时间差，使其与交通流的需求相适应。（2）考虑交叉口之间的协调关系，调整相邻交叉口的相位差，实现干线和区域的协调控制。7.3.3绿灯时间优化绿灯时间优化是指通过对交叉口各相位绿灯时间的调整，使交通流在交叉口处的运行更加高效。优化方法包括：（1）根据交叉口的实际交通流数据，调整各相位的绿灯时间，使其与交通流的需求相适应。（2）考虑交叉口之间的协调关系，调整相邻交叉口的绿灯时间，实现干线和区域的协调控制。7.3.4交通组织优化交通组织优化是指通过对交叉口周边交通组织的调整，提高交叉口的通行能力。优化方法包括：（1）设置专用车道，如左转车道、右转车道等，提高交叉口处的通行效率。（2）优化交叉口周边的道路布局，提高道路通行能力。（3）设置交通指示标志和信号灯，引导车辆合理行驶，减少交通拥堵。第八章公共交通信号优先控制8.1公共交通信号优先控制原理8.1.1概述公共交通信号优先控制是智能交通信号控制与管理的重要组成部分，其目的是通过优化信号控制策略，提高公共交通系统的运行效率，减少公共交通车辆在交叉口的等待时间，从而提高公共交通服务水平。8.1.2基本原理公共交通信号优先控制的基本原理是在保证交叉口交通秩序和安全的前提下，通过对公共交通车辆行驶路线上的信号灯进行优化调整，使其在交叉口能够获得优先通行权。具体包括以下几个方面：（1）识别公共交通车辆：通过车载设备或地面检测器，实时识别交叉口附近的公共交通车辆。（2）信号相位调整：根据公共交通车辆的实时运行状态，对信号相位进行调整，使其在交叉口能够优先通行。（3）信号绿时延长：在公共交通车辆即将到达交叉口时，适当延长其行驶方向上的信号绿时，减少等待时间。（4）信号红灯缩短：在公共交通车辆行驶方向上，适当缩短信号红灯时间，提高通行效率。8.2公共交通信号优先控制策略8.2.1基于实时交通流的优先控制策略该策略根据实时交通流变化，动态调整公共交通信号优先控制参数，包括信号相位调整、信号绿时延长和信号红灯缩短等。具体方法如下：（1）实时监测交叉口交通流量，包括公共交通车辆和普通车辆。（2）根据交通流量变化，动态调整信号相位和信号绿时。（3）在交叉口附近设置公共交通车辆专用道，保证其优先通行。8.2.2基于公共交通运行状态的优先控制策略该策略根据公共交通车辆运行状态，如运行速度、行驶时间等，调整信号优先控制参数。具体方法如下：（1）实时监测公共交通车辆运行状态。（2）根据运行状态，动态调整信号相位和信号绿时。（3）在交叉口附近设置公共交通车辆专用道，保证其优先通行。8.3公共交通信号优先控制系统公共交通信号优先控制系统由以下几个关键部分组成：8.3.1数据采集与处理模块该模块负责实时采集交叉口交通数据，包括公共交通车辆和普通车辆流量、公共交通车辆运行状态等，并对数据进行处理，为后续控制策略提供基础数据。8.3.2控制策略模块该模块根据实时采集的数据，运用公共交通信号优先控制策略，动态调整信号相位、信号绿时和信号红灯时间，实现公共交通信号优先控制。8.3.3控制执行模块该模块负责将控制策略模块输出的信号控制参数传输至交叉口信号控制器，实现对信号灯的控制。8.3.4系统监控与评价模块该模块对公共交通信号优先控制系统的运行效果进行实时监控和评价，为系统优化提供依据。主要包括以下内容：（1）监测交叉口交通状况，评估信号优先控制效果。（2）收集公共交通车辆运行数据，分析优先控制策略对公共交通服务水平的影响。（3）根据监测和评估结果，调整控制策略，优化系统运行效果。第九章智能交通信号控制与管理评价9.1评价指标体系智能交通信号控制与管理的评价，旨在全面、客观地反映系统运行效果，为优化控制策略提供依据。评价指标体系是评价工作的基础，主要包括以下几个方面的指标：（1）交通流指标：包括车辆通行速度、车流量、停车次数等，反映交通信号控制与管理对交通流的影响。（2）道路设施指标：包括交叉口通行能力、道路拥堵指数等，反映道路设施在信号控制与管理下的运行状况。（3）交通安全指标：包括交通发生频率、类型、伤亡情况等，反映信号控制与管理对交通安全的影响。（4）环境影响指标：包括噪声、尾气排放等，反映信号控制与管理对环境的影响。（5）社会效益指标：包括居民出行满意度、公共交通服务水平等，反映信号控制与管理对社会效益的贡献。9.2评价方法与模型评价方法与模型是智能交通信号控制与管理评价的关键环节。以下介绍几种常见的评价方法与模型：（1）单一指标评价法：根据某个指标的变化情况，对信号控制与管理效果进行评价。（2）综合评价法：将多个评价指标进行加权平均，得到一个综合评价值，反映信号控制与管理的整体效果。（3）模糊综合评价法：运用模糊数学理论，对评价指标进行量化处理，得到一个综合评价值。（4）灰色关联度评价法：通过分析各评价指标与理想状态的关联程度，评价信号控制与管理效果。（5）数据包络分析（DEA）：利用线性规划方法，评价决策单元的相对效率。9.3评价案例分析以下以某城市交叉口智能交通信号控制与管理为例，进行评价案例分析。（1）评价指标体系构建：根据前述评价指标，结合实际情况，选取以下指标进行评价：交通流指标：车辆通行速度、车流量、停车次数；道路设施指标：交叉口通行能力、道路拥堵指数；交通安全指标：交通发生频率、类型、伤亡情况；环境影响指标：噪声、尾气排放；社会效益指标：居民出行满意度、公共交通服务水平。（2）评价方法选择：采用模糊综合评价法，结合专家评分，对交叉口智