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基于交通流预测的单交叉口无模型自适应控制分析目录TOC\o"1-3"\h\u9733基于交通流预测的单交叉口无模型自适应控制分析 图47所示。可以看出，在平峰时段，MACII方法比多时段定时控制有显著的提高。高峰时段，MACII方法比多时段定时控制方法较为有限，这是因为高峰时段交叉口已处于近饱和状况，4个方向交通流量都很大，信号周期时长和绿信比的调整空间非常有限。表4SEQ表\*ARABIC\s18交叉口车辆平均延误时间仿真评价对比数据时间交叉口车辆平均延误时间（s）定时控制MACII控制优化率14:00～15:0039.431.619.80%15:00～16:0040.635.213.30%16:00～17:0042.236.413.74%17:00～18:0067.465.33.12%18:00～19:0075.774.12.11%19:00～20:0036.528.222.74%平均值50.345.112.47%表4SEQ表\*ARABIC\s19交叉口车辆平均延误时间仿真评价对比数据时间交叉口平均停车次数（次）定时控制MACII控制优化率14:00～15:000.650.616.15%15:00～16:000.670.635.97%16:00～17:000.710.684.23%17:00～18:000.850.823.53%18:00～19:000.930.912.15%19:00～20:000.640.597.81%平均值0.740.714.97%表4SEQ表\*ARABIC\s110交叉口平均排队长度仿真评价对比数据时间交叉口平均排队长度（m）定时控制MACII控制优化率14:00～15:0044.933.226.06%15:00～16:0054.350.37.37%16:00～17:0057.651.211.11%17:00～18:0062.559.84.32%18:00～19:0067.864.54.87%19:00～20:0035.224.530.40%平均值53.7247.2514.02%图4SEQ图\*ARABIC\s15车辆平均延误时间仿真结果对比折线图图4SEQ图\*ARABIC\s16车辆平均停车次数

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