(中南大學交通運輸工程學院，湖南長沙，410075)

隨著城市社會經(jīng)濟的發(fā)展、人員物質(zhì)流動性不斷增強，城市交通擁堵問題更加突出，我國很多大城市單程平均通勤時間超過30min。越來越多的交通控制技術被用來緩解城市道路交通擁堵問題，發(fā)展甄別這些交通控制技術的科學、有效性方法變得越來越緊迫，所提出的甄別方法或效率衡量指標應該能消除隨機干擾所帶來的效率小偏差，識別出具有本質(zhì)提升的控制方法的能力。交叉口通行效率的定義隨著研究對象、目標的不同也不盡相同。通行效率的定義大體上可分為兩大類：一類是根據(jù)力學做功規(guī)律構(gòu)建通行效率模型來計算交叉口通行效率，如WERNER[1]將力學的做功原理與交通流運動相結(jié)合，依照“質(zhì)量越大的物體以越快的速度在力的方向上運動，外力做功效率越高”的規(guī)律構(gòu)建通行效率模型，提出越多的車輛在單位時間內(nèi)以越快的速度運行，其通行效率越高；另一類是采用指標體系對交叉口通行效率進行綜合評價，這是多目標考量視角體系，如沈家軍等[2]根據(jù)我國城市道路平面交叉口特點，將交通流沖突強度概念加入通行效率模型中，并發(fā)展出多沖突點效率模型，評判不同控制方式下的沖突點個數(shù)及效率。沈家軍等[3-6]從不同的角度定義了多種類型的交通效率模型，分別以流量、速度、延誤、通行能力、停車次數(shù)、排隊長度、服務水平等因素為度量指標，建立了交叉口交通流通行效率評價模型來評判不同交通控制技術的通行效率。美國通行能力手冊(Highway Capacity Manual(HCM2000,HCM2010)[7-8])論述通行能力時著重強調(diào)道路型式、車道組成、車輛構(gòu)成等因素影響下的道路通過能力，而本文研究的是不同信號控制參數(shù)下的通行能力或通行效率，前述道路型式、車道組成、車輛構(gòu)成等因素都不會發(fā)生變化，而且流量、速度、延誤、停車次數(shù)、排隊長度等因素與通行能力是相關的，在排除沖突相位的交通組織方案下安全水平也基本上處于同一層級。本文的目的是甄別處于同一安全水平、不同控制參數(shù)下的交叉口群通行效率，而不是構(gòu)建一個完整的指標體系、從多目標角度來綜合評價交叉口通行效率，因此，本文仍然選取最經(jīng)典的流量、速度、密度這3種參數(shù)形成的宏觀基本圖作為衡量依據(jù)。利用宏觀基本圖(macroscopic fundamental diagram,MFD)來甄別交通控制技術優(yōu)劣是一個重要的研究新方向。GEROLIMINIS等[9]驗證了宏觀基本圖的存在性，他們在研究日本橫濱的交通流時，通過分析固定檢測器和浮動車提供的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)了宏觀基本圖規(guī)律，即交通流參數(shù)之間存在著一種穩(wěn)定的函數(shù)關系。從宏觀基本圖概念的提出到研究宏觀基本圖形狀的影響因素，再到根據(jù)這些因素與宏觀基本圖的形狀以及對宏觀交通控制提出改進意見，國內(nèi)外學者取得了大量的研究成果[10-13]。對于信號控制方案有無對路網(wǎng)宏觀基本圖形狀的影響，SABERI等[10]驗證了有信號控制措施路網(wǎng)的宏觀基本圖與沒有采用信號控制措施路網(wǎng)的宏觀基本圖具有不同的形狀。ZHANG等[11]用元胞自動機模型模擬路網(wǎng)交通流的運行，同時在仿真中加入信號控制，研究了不同信號控制方案對路網(wǎng)宏觀基本圖形狀的影響，繪制出路網(wǎng)在不同信號控制措施下相應的交通流宏觀基本圖。馬瑩瑩[12]發(fā)現(xiàn)當路網(wǎng)內(nèi)交叉口信號控制方案在一定的合理范圍內(nèi)波動時，信號控制方案對MFD模型的影響并不大，但當波動過大時，宏觀基本圖形狀改變會隨之增大。GEROLIMINIS等[13]對信號控制路網(wǎng)的路網(wǎng)結(jié)構(gòu)與路網(wǎng)宏觀基本圖之間的關系進行了探討。HE等[14-15]利用實測數(shù)據(jù)使用宏觀基本圖研究未清空排隊車輛對車流延誤的影響。然而，宏觀基本圖的形狀首先與研究范圍直接相關，而且與交通流需求結(jié)構(gòu)、交叉口渠化方案和交叉口控制參數(shù)相關，目前缺乏厘清交通效率與各影響因素間關系、利用宏觀基本圖衡量交通效率的方法。本文在劃定研究區(qū)域的情況下，首先定義交叉口組織及相位方案、交通流結(jié)構(gòu)和交叉口控制參數(shù)下的宏觀效率，并將其數(shù)值化；然后，在研究區(qū)域外環(huán)境、區(qū)域內(nèi)交叉口組織及相位方案、交通流結(jié)構(gòu)不變的前提下，利用Vissim仿真不同信號控制方案下干線路網(wǎng)區(qū)域的交通流特征，得出相應的宏觀基本圖并對其形狀進行比較，利用平均速度分析交叉口通行效率，甄選出交叉口通行效率最高的信號控制方案；最后給出宏觀效率的定義和網(wǎng)絡交通流宏觀基本圖，描述控制效率甄別方法。

1 宏觀效率定義

交叉口物理結(jié)構(gòu)是影響已建成信號交叉口交通流通行效率的重要因素。此外，信號交叉口通行效率還取決于以下3個因素：1)交叉口的組織方案c(c∈C,C為交叉口的渠化方案集合)；2)控制參數(shù)及相位s(s∈S,S為控制參數(shù)及相位方案集合)；3)交叉口交通流的結(jié)構(gòu)f(f∈F,F為交叉口交通流的結(jié)構(gòu)集合)。因前兩者中渠化組織方案變化難度要大得多，所以，本文不考慮交叉口渠化組織方案的變化。

盡管車輛在路網(wǎng)上行駛的交通行為具有一定的波動性，但路網(wǎng)上的交通流平均速度v具有穩(wěn)定性，因此，針對某交叉口交通流量結(jié)構(gòu)f，在已有的交通組織方案c和交叉口控制參數(shù)s下，交叉口進口路段上的交通流平均速度v是鄰域范圍內(nèi)的某個值，即存在多對多映射關系L：(其中，為v的期望值，是以為中心的δ鄰域，δ為趨近于0的正數(shù)，即δ→0+)。

若針對相同的交叉口交通流結(jié)構(gòu)f和組織方案c，并安排不同控制參數(shù)方案s1和s2，則交通流平均速度分別為和即和這時，交通流平均速度期望值和存在以下3種可能性：

這里定值β∈(0,1)，用于衡量所考慮的偏差程度，因而，定值β也稱為β測度。顯然，當β取接近于0的正值時，考慮的偏差程度??；當β取接近1時，考慮的偏差程度大。當式(1)成立時，則稱在β測度、交通流結(jié)構(gòu)f和組織方案c下，控制參數(shù)方案s1優(yōu)于方案s2，記為；當式(2)成立時，則稱在β測度、交通流結(jié)構(gòu)f和組織方案c下，控制參數(shù)方案s2優(yōu)于方案s1，記為；當式(3)成立時，在β測度、交通流結(jié)構(gòu)f和組織方案c下，控制參數(shù)方案s1等效于方案s2，記為的選取一般根據(jù)觀察樣本值、置信值和t臨界值由t檢驗方法確定。本文因通過仿真方法得到交通流平均速度，樣本數(shù)均大于10 000個，因此，推薦β為3%。

交通流通行效率最大化是控制參數(shù)優(yōu)化的重要目標，即在β測度、交通流結(jié)構(gòu)f和組織方案c下，找出最優(yōu)的控制參數(shù)方案，使得最優(yōu)的控制參數(shù)方案優(yōu)于或等效于其他控制參數(shù)方案sf,c，即本文在以速度為評價指標的基礎上將交叉口通行效率數(shù)值化，甄選出與交叉口交通流的結(jié)構(gòu)f、組織方案c這2類因素下對應的最優(yōu)信號控制參數(shù)方案(∈S,S為控制參數(shù)及相位方案集合)，這符合本文選取最經(jīng)典的流量、速度、密度這3種參數(shù)形成的宏觀基本圖作為衡量依據(jù)以衡量交通流通行效率的初衷。且交通流速度的觀測值即使是同一組駕駛員和車輛在相同環(huán)境下多次重復，每次觀測值都是不同的，因此，必須將這種隨機擾動因素納入衡量交通流通行效率指標中。這種構(gòu)思與文獻[16]采用平均旅行時間衡量交通流通行效率有相似之處。

2 網(wǎng)絡交通流宏觀基本圖

城市道路網(wǎng)絡宏觀基本圖模型屬于交通流模型的一種，用于描述交通量、速度和密度三者之間的關系[17]。對于宏觀基本圖模型中變量值的計算，已有的研究成果主要分為2種方式：一種是直接采集交通流量、密度、速度的參數(shù)值，不進行任何轉(zhuǎn)化與處理，這樣可以直接利用采集的交通數(shù)據(jù)對模型進行標定，畫出宏觀基本圖；另一種是通過間接變量，即對采集數(shù)據(jù)進行適當轉(zhuǎn)化和處理，如采用路網(wǎng)車輛占有率、網(wǎng)絡內(nèi)車輛數(shù)、流出網(wǎng)絡車輛數(shù)、路網(wǎng)內(nèi)車輛行駛路程、網(wǎng)絡宏觀凈流量和重點區(qū)域凈車行駛路程等等，然后間接得出交通量、密度、速度。本文先利用Vissim仿真路網(wǎng)的交通運行狀態(tài)，同時提取“流量、密度、速度”3個參數(shù)值，再建立三者之間的函數(shù)關系。任意路網(wǎng)形式均存在相對應的宏觀基本圖，宏觀基本圖的數(shù)學模型如下：

式中：vw為加權平均速度(km/h)；qw為加權平均流量(輛/h)；kw為加權平均密度(輛/km)；li為編號為i的路段長度(km)；vi，qi和ki分別為路段i上車輛的平均車速、流量和密度。理論上，它們應該是連續(xù)觀測時間上的積分函數(shù)，分別如式(5)，(6)和(7)所示：

其中：a和b分別為觀測時間的上、下邊界；f(v,t)，f(q,t)和f(k,t)分別表示t時刻速度(v)、流量(q)和密度(k)的概率密度。實際計算時，一般按時間進行離散化，離散小區(qū)間上f(v,t)，f(q,t)和f(k,t)取區(qū)間上的中間值處理，依據(jù)式(4)～(7)可得宏觀基本圖。宏觀基本圖的理論圖見圖1。

圖1中，極大流量Qm為Q-V曲線上的峰值，臨界速度vm為流量達到極大時的速度，最佳密度Km為流量達到極大時的密度，阻塞密度Kj為交通流密集到車輛無法移動時的密度；暢行速度vf為車流密度趨于0 km/h時車輛可以暢行無阻時的平均速度。

通過研究發(fā)現(xiàn)交通信號控制方案對宏觀基本圖的形狀會產(chǎn)生一定的影響，因此，要評估交通信號控制措施的優(yōu)化對路網(wǎng)宏觀交通效率的作用和影響，就要研究這些措施對于路網(wǎng)的宏觀基本圖形狀產(chǎn)生的變化和影響。仿真時，按照不同比例的流量輸入畫出的宏觀基本圖是由不同散點團簇組成的。通過比較不同信號控制方案下宏觀基本圖團簇的速度期望值點(見式(1)，(2)和(3))，可以得到不同信號控制方案下的交叉口群通行效率，進而評選出最優(yōu)信號控制方案。

圖1 宏觀基本圖的理論圖Fig.1 Theory diagrams of macroscopic fundamental

3 控制效率甄別

選擇包含4個平面交叉口的1條東西走向干線附近的區(qū)域，甄別在固定值控制、單點最優(yōu)控制和干線雙向綠波控制3種不同控制下的控制效率。

城市道路網(wǎng)絡中交叉口相距較近，若各交叉口分別設置單點信號控制，則車輛通行經(jīng)常受紅燈干擾，因此，對單個交叉口控制的研究轉(zhuǎn)向?qū)Ω删€交叉口交通信號聯(lián)動控制以及區(qū)域交通信號協(xié)調(diào)控制研究。

單交叉路口交通信號控制主要包括定時信號控制、感應式信號控制、自適應控制和環(huán)形交口信號控制。自適應控制采用小步長控制參數(shù)調(diào)整策略以適應交通流結(jié)構(gòu)變化。在交通需求較大時，自適應控制退化為固定時長信號控制，各流向綠燈時長延長至最大值后變成定時信號控制，這是單路口信號控制的主流方法。單交叉口交通信號控制方案主要參數(shù)為相序、信號周期以及綠信比，因此，單交叉口交通信號控制從以下幾方面入手：1)針對相位相序進行優(yōu)化；2)針對信號周期進行優(yōu)化；3)對綠信比進行優(yōu)化；4)進行綜合優(yōu)化(針對交通流高峰期整個時間段)。Webster模型[18]、HCM延誤模型[8]以及沖突點法模型[19]都是經(jīng)典的單交叉口交通信號控制優(yōu)化模型，此外，還可運用神經(jīng)網(wǎng)絡算法[20]、模擬退火[21]和蟻群算法[22]等智能算法對周期進行優(yōu)化。

為減少車輛在各個交叉口前的停車時間，使干道上的車流通暢，通常采用干線交叉口交通信號協(xié)調(diào)聯(lián)動控制。干線交叉口交通信號聯(lián)動控制主要包括定時式聯(lián)動控制、感應式線控系統(tǒng)控制和自適應線控系統(tǒng)控制這3種控制方法。干線信號控制的輸出參數(shù)除了每個交叉路口的周期和綠信比外，還有交叉路口之間的相位差，這是確定車輛能否在干道上不停車行駛的又一關鍵因素。國內(nèi)外對干線協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的研究分為最小延誤法與最大綠波法。前者的目標是使干線總延誤最小，建立城市交通干線的相位差優(yōu)化模型，找到最優(yōu)相位差組合；后者目標是使干線方向綠波帶寬度最大化，從而確定干線系統(tǒng)的信號配時參數(shù)，其方法以數(shù)解法[23]和圖解法[24]最經(jīng)典。區(qū)域交通信號控制與單點信號控制和干線協(xié)調(diào)控制相比，控制范圍更廣且更強調(diào)控制的協(xié)調(diào)性，因此，區(qū)域交通信號控制系統(tǒng)上的技術和方法都可以用在干線信號協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)上。

干線交叉口相位-信號方案綜合優(yōu)化模型(integrated optimization model of predetermined phase, signal cycle, up and down green zone，IOMPPSU)[[25]以增大綠波寬度和降低車均延誤為目標，該模型以交叉口卡口數(shù)據(jù)為輸入量，基于干線交叉口的幾何屬性、間距和交通流結(jié)構(gòu)優(yōu)化干線雙向綠波的構(gòu)成相位、信號參數(shù)。

圖2 路網(wǎng)示意圖Fig.2 Diagram of traffic network

3.1 范圍確定

這里選取包含4個平面交叉口的1條東西走向干線(從西至東為下行，從東至西為上行)為中心區(qū)域，包括與干線交叉口相交的路段，如圖2所示，車道寬度均為3.5m，設計車速為50 km/h，無公交專用道，交叉口進口道均未設有展寬。為防止在流量加大車輛溢出交叉口時，不同流向的車輛發(fā)生沖突，在VISSIM軟件中設置了交叉口沖突讓行規(guī)則，直行車輛優(yōu)先其他方向車輛通行。

3.2 流量輸入

該城市路網(wǎng)中的交通流大部分為小汽車，宏觀基本圖模型中涉及的3個主要交通流參數(shù)為流量、密度、速度，均是以輛為單位，不涉及不同車輛的換算。干線交叉口屬性以及標準流量結(jié)構(gòu)(即1.0倍流量，對應該城市路網(wǎng)85%分位總流量下的一組交通流結(jié)構(gòu))如表1所示，其中，j為1，2，3和4，分別表示干線上第1，2，3和4個交叉口；i=1，2，…，12，分別表示交叉口的12個不同流向交通流。為了近似模擬城市交通隨著交通需求的增加而出現(xiàn)的自由流、限制流、擁擠流這3種完整交通狀態(tài)，在仿真中逐漸增加輸入路網(wǎng)的車輛數(shù)，因此，依次按照0.5，0.7，0.8，0.9，1.0，1.1和1.2倍的交通流量比例輸入進行仿真。0.5倍交通流量較小，用于仿真近似自由流下的通行能力；1.1和1.2倍交通流量用于仿真擬飽和流下的通行能力。

3.3 信號參數(shù)設置

共設計3個場景方案，每個場景方案下交叉口的紅綠燈配時方案有所不同，3類信號控制方案如下。

1)綠波信號方案。以相位-信號方案綜合優(yōu)化模型[25](IOM-PPSU)得到每組流量結(jié)構(gòu)對應的最優(yōu)相位-綠波控制參數(shù)，例如0.5倍流量結(jié)構(gòu)對應的綠波信號控制參數(shù)如表2所示。

表1 干線交叉口屬性與干線基礎流量結(jié)構(gòu)Fj iTable1 Intersection characters and traffic flow components Fj i on arterial road

2)Webster最優(yōu)信號方案。用Webster方法計算每組流量結(jié)構(gòu)下各個交叉口的最優(yōu)信號控制方案，例如0.5倍流量結(jié)構(gòu)對應的最優(yōu)信號控制參數(shù)如表3所示。

3)固定值方案。固定值方案是指每個交叉口的信號周期長度均為94 s的四相位固定控制方案，東西直行及東西左轉(zhuǎn)時長均為18 s，主干道南北直行及南北左轉(zhuǎn)分別為30 s和16 s，信號轉(zhuǎn)換間均插入3 s的黃燈時間。

Vissim評價參數(shù)集為路段密度(輛/km)、平均車速(km/h)、流量(輛/h)和損失時間(min)。

3.4 繪制宏觀基本圖

每個場景仿真18 000 s，為盡可能消除初始條件帶來的影響，前360 s內(nèi)不采集數(shù)據(jù)。由于交叉口采用信號控制方式，采集數(shù)據(jù)的時間間隔應該包含1個完整的信號周期，因而，設置為180 s。選中所有路段檢測所有路段上車輛的平均密度、平均速度與流量，繪制宏觀基本圖。

3.5 甄別控制效果

根據(jù)3種場景方案(綠波信號方案、Webster最優(yōu)信號方案和固定值方案)，仿真得到不同流量結(jié)構(gòu)下3種信號控制方案的流量、密度、速度，繪制交通流宏觀基本圖散點圖。分析不同流量下對應的3種信號控制方案的路網(wǎng)宏觀基本圖，研究信號控制方案對交叉口(群)的控制效率。

由Vissim軟件仿真得到流量、密度、速度繪制的宏觀基本圖如圖3所示。從圖3可以看出：交通流的速度與密度呈線性關系(見圖3(a))，與圖1(a)呈現(xiàn)出相同線性關系；交通流的流量-速度關系呈現(xiàn)出一種二次函數(shù)拋物線關系(見圖3(b))，與圖1(b)所示的不擁擠部分的流量-速度關系變化趨勢相同；交通流的流量-密度關系曲線與流量-速度關系曲線相似，但是呈現(xiàn)出更加完整的1條拋物線，如圖3(c)所示。由圖1(a)可知密度越大，速度越??；由圖1(b)與圖1(c)可知在擁擠的狀態(tài)下，當流量越大、密度越大時，速度越小。1.2倍交通流量接近路網(wǎng)的臨界承受值，當交通流超過臨界值之后仿真軟件就不能輸出流量、密度、速度，故產(chǎn)生了缺失數(shù)據(jù)，不能產(chǎn)生像圖1那樣完整的交通流速度、密度和流量間關系圖，這種現(xiàn)象符合道路實際交通流的特性規(guī)律。

圖4所示為每種流量結(jié)構(gòu)的宏觀基本圖散點形成的簇團，團簇與團簇之間有空隙，其原因有：流量輸入是按不連續(xù)比例輸入的，導致流量變化不連續(xù)；由于車輛有一定長度，路段上能夠容納的總車輛數(shù)有限，路段交通密度變化也將是離散的，因而會造成宏觀基本圖團簇與團簇之間有空隙，即部分交通流速度、密度和流量數(shù)據(jù)缺失。

根據(jù)前面宏觀效率的定義可分別計算出0.5，0.9，1.0和1.2倍流量下3種信號控制方案所得到的路網(wǎng)交叉口(群)宏觀通行效率，如表4所示。根據(jù)式(1)，(2)和(3)及表4可知：1.0倍正常流量綠波信號方案、Webster最優(yōu)周期方案、固定值方案下平均交通流速度的期望-vi(i=1,2,3)分別為38.360 7，36.407 5和34.569 2 km/h，從表4可以得到即綠波信號方案優(yōu)于Webster最優(yōu)周期方案、固定值方案，且Webster最優(yōu)周期方案優(yōu)于固定值方案。圖4(c)直觀顯示了這種關系。相比較而言，在0.5倍正常流量綠波信號方案、Webster最優(yōu)周期方案、固定值方案下，平均交通流速度的期望-vi(i=1,2,3)分別為41.510 8,42.081 5和41.528 4 km/h(見圖4(a)和表4)，這時，同種信號控制方案下的車流平均速度比1.0倍正常流量下分別高3.150 1(即41.510 8-38.360 7)，5.674 0(即42.081 5-36.407 5)和6.959 2(即41.528 4-34.569 2)km/h，以綠波信號方案對應的差值(3.150 1 km/h)最小，這說明綠波信號控制方案能有效化解交通擁擠造成的車流速度降低。比較同種信號控制方案下的車流平均速度與其他流量下的車流平均速度差，也可得出同樣的結(jié)論。

表2 干線交叉口信號方案(0.5倍流量)Table2 Trunk intersection signal scheme(0.5 times flow) s

表3 單點Webster最優(yōu)信號控制參數(shù)(0.5倍流量)Table3 Webster optimal signal scheme(0.5 times flow) s

圖3 仿真路網(wǎng)交通流運行宏觀基本圖散點圖Fig.3 Scatter plots of macroscopic fundamental diagrams based on simulation traffic network

圖4 仿真路網(wǎng)的速度-流量關系圖Fig.4 Relationship between speed and flow on the simulation traffic network on three control schemes

表4 評價結(jié)果Table4 Evaluation results

如表4所示，0.5倍正常流量綠波信號方案、Webster最優(yōu)周期方案、固定值方案的控制效率等效，圖4(a)驗證了這種關系。0.9倍和1.2倍正常流量時綠波信號方案的控制效率比Webster最優(yōu)周期方案、固定值方案的控制效率高，且Webster最優(yōu)周期方案與固定值方案控制效率等效，圖4(b)和圖4(d)分別驗證了這種關系。從宏觀交通效率來分析，無論哪種交通流量，綠波信號方案控制效率都高；但只有接近自由流或飽和流時，Webster最優(yōu)周期方案宏觀控制效率比固定值方案的高，這與常規(guī)“以單個交叉口視角看，只要交通流量小于過飽和流時，Webster最優(yōu)周期方案控制效率優(yōu)于固定值方案”不同。這是因為Webster最優(yōu)控制方案也只能針對特定交通流量結(jié)構(gòu)最優(yōu)，當Vissim仿真中交通流量波動、Webster最優(yōu)控制方案參數(shù)仍然保持不變時，該Webster最優(yōu)控制方案蛻變成固定值控制模式，故產(chǎn)生0.9倍和1.2倍正常流量時綠波信號方案控制效率比Webster最優(yōu)周期方案、固定值方案的高，且Webster最優(yōu)周期方案與固定值方案控制效率等效的結(jié)果。

總之，當交通流處于接近自由流狀態(tài)即車流量較小(0.5倍交通量)時，車輛可以接近自由行駛，這3種控制方式對應的交叉口群區(qū)域車流平均速度以Webster最優(yōu)周期方案為最優(yōu)，綠波信號方案次之，固定值方案最差(見圖4(a))；但據(jù)式(1)，(2)和(3)可知，這3種控制方式的效率是等效的(見表4)。也就是說，雖然這3種控制方式下的車流平均速度有較小差別，但從宏觀效率看，這3種控制方式差別不大。這表明所提出的宏觀交通效率衡量指標能很好地消除隨機干擾所帶來的小偏差，識別出具有宏觀交通效率本質(zhì)提升的控制方法。

4 結(jié)論

1)給出了交通網(wǎng)絡通行效率數(shù)值化定義，結(jié)合宏觀基本圖對不同信號控制方案下的交叉口群區(qū)域通行效率進行評價。

2)基于Vissim構(gòu)建了包含4個相連交叉口的干線路網(wǎng)，利用仿真流量、密度、速度畫出宏觀基本圖，證明了當交通流從自由流狀態(tài)到擁堵臨界狀態(tài)時，綠波控制方案能有效化解交通擁擠造成的車流速度降低問題；證明了相位-信號方案綜合優(yōu)化模型(IOM-PPSU)下的信號控制方案通行效率最高，可以提高車輛在干線上的通行效率，緩解交通擁堵問題；所提出的宏觀交通效率衡量指標能很好地消除隨機干擾所帶來的小偏差，識別出具有宏觀交通效率本質(zhì)提升控制方法。

3)當交通流量超過擁堵臨界流量時，各種交通信號控制方式的優(yōu)劣有待進一步研究。