吳益源，連培昆*，郭建鋼，賴元文，康雅玲

（1.福建農(nóng)林大學(xué)交通與土木工程學(xué)院，福州 350002；2.福州大學(xué)土木工程學(xué)院，福州 350116）

（?通信作者電子郵箱peikun_lian@163.com）

0 引言

交通信號(hào)配時(shí)優(yōu)化可提高城市路網(wǎng)的交通運(yùn)行效率，可有效地緩解交通擁堵。相較于離線的信號(hào)配時(shí)優(yōu)化，實(shí)時(shí)在線的信號(hào)配時(shí)優(yōu)化可提高交通信號(hào)控制系統(tǒng)的自適應(yīng)能力，可適應(yīng)復(fù)雜的交通流變化。隨著我國(guó)機(jī)動(dòng)車保有量的快速增加［1］，城市路網(wǎng)的交通負(fù)荷不斷加大，交叉口排隊(duì)溢出狀況不斷加劇，傳統(tǒng)的自適應(yīng)控制技術(shù)已經(jīng)無法滿足現(xiàn)有的交通管理控制要求，急需對(duì)傳統(tǒng)的自適應(yīng)控制技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)。

悉尼自適應(yīng)交通控制系統(tǒng)（Sydney Coordinated Adaptive Traffic System，SCATS）［2-5］采用小步增減綠信比（Incremental Split Selection，ISS）優(yōu)化方法，ISS 通過每個(gè)周期對(duì)設(shè)置相位進(jìn)行小量調(diào)整來降低最忙相位的飽和度，使得各個(gè)相位的飽和度處于均衡狀態(tài)，可提供無限量的綠信比方案，提高了系統(tǒng)的自適應(yīng)能力［6-7］。但該研究方法依賴于檢測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，一旦檢測(cè)線圈損壞將產(chǎn)生不合理的綠信比方案，嚴(yán)重影響交叉口的車輛運(yùn)行效率；且當(dāng)?shù)竭_(dá)的車輛數(shù)多于相位綠燈時(shí)間所能通行的最大車輛數(shù)時(shí)，檢測(cè)數(shù)據(jù)難以反映排隊(duì)長(zhǎng)度的空間分布，使得該優(yōu)化方法在長(zhǎng)隊(duì)列狀態(tài)下效果欠佳［8］。

隨著4G、5G 通信技術(shù)及計(jì)算機(jī)圖像視頻技術(shù)的發(fā)展，交通管理部門可通過實(shí)時(shí)視頻查看或?qū)崟r(shí)視頻圖像識(shí)別，獲取交叉口各進(jìn)口道的排隊(duì)狀況，并結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn)或模型算法進(jìn)行信號(hào)配時(shí)優(yōu)化［9］。在此背景下，通過實(shí)時(shí)在線視頻，基于排隊(duì)長(zhǎng)度的小步增減綠信比優(yōu)化方法無需考慮檢測(cè)線圈的運(yùn)維問題，且能直觀地獲取路段的排隊(duì)長(zhǎng)度狀況，利于綠信比方案的準(zhǔn)確制定。

區(qū)別于傳統(tǒng)的排隊(duì)長(zhǎng)度指標(biāo)，先前研究并未將每個(gè)相位紅燈剛結(jié)束時(shí)的排隊(duì)長(zhǎng)度和綠燈剛結(jié)束時(shí)的排隊(duì)長(zhǎng)度進(jìn)行統(tǒng)一考慮［10-15］：前者與路段排隊(duì)溢出有關(guān)，可作為相位優(yōu)先控制的依據(jù)指標(biāo)［16］；后者與相位綠燈時(shí)間有關(guān)，可作為判斷當(dāng)前相位綠燈時(shí)間是否匹配車輛到達(dá)數(shù)的依據(jù)，可為綠信比小步增減量的確定提供依據(jù)［17］。基于以上分析，本文將對(duì)上述兩個(gè)排隊(duì)長(zhǎng)度指標(biāo)進(jìn)行組合建模，提出基于視頻排隊(duì)長(zhǎng)度管理的小步增減綠信比優(yōu)化方法，該優(yōu)化方法將充分考慮多相位排隊(duì)平衡、排隊(duì)溢出、相位優(yōu)先設(shè)定、周期長(zhǎng)度固定與否、單位優(yōu)化時(shí)間等條件。

1 小步增減綠信比優(yōu)化模型

如圖1 所示，在紅燈結(jié)束時(shí)刻，相較于西進(jìn)口道，南進(jìn)口道的排隊(duì)長(zhǎng)度較短，但分配到南進(jìn)口道的綠燈時(shí)間又相對(duì)較長(zhǎng)，由此將導(dǎo)致該相位綠燈時(shí)間的浪費(fèi)。相較于南進(jìn)口道，西進(jìn)口道的排隊(duì)長(zhǎng)度較長(zhǎng)，但分配到西進(jìn)口道的綠燈時(shí)間又相對(duì)較短，該相位的通行需求將得不到保證，有可能導(dǎo)致排隊(duì)溢出現(xiàn)象的發(fā)生。鑒于此，本文提出了小步增減綠信比優(yōu)化模型，該模型通過對(duì)相位綠燈時(shí)間進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整，從而實(shí)現(xiàn)各相位綠燈時(shí)間與各進(jìn)口道排隊(duì)長(zhǎng)度的動(dòng)態(tài)平衡，以提高交叉口的通行效率。

圖1 小步增減綠信比優(yōu)化模型示意圖Fig.1 Schematic diagram of incremental split selection optimization model

對(duì)于基于排隊(duì)長(zhǎng)度指標(biāo)的小步增減綠信比優(yōu)化模型，各相位綠燈時(shí)間增減量的確定主要包含三個(gè)階段。第一階段：通過實(shí)時(shí)視頻查看或?qū)崟r(shí)視頻圖像識(shí)別獲取各相位紅燈結(jié)束時(shí)的排隊(duì)長(zhǎng)度，從而計(jì)算各相位綠燈結(jié)束時(shí)的排隊(duì)長(zhǎng)度，并據(jù)此計(jì)算當(dāng)前信號(hào)周期各相位的綠燈時(shí)間增減量，達(dá)到均衡各進(jìn)口道排隊(duì)長(zhǎng)度的目的；依據(jù)周期長(zhǎng)度固定與否，對(duì)綠燈時(shí)間增減量進(jìn)行第一階段周期平衡調(diào)整。第二階段：依據(jù)防排隊(duì)溢出設(shè)定及相位優(yōu)先設(shè)定，判斷紅燈結(jié)束時(shí)的排隊(duì)長(zhǎng)度是否大于最大排隊(duì)長(zhǎng)度閾值，從而調(diào)整當(dāng)前信號(hào)周期各相位的綠燈時(shí)間增減量；依據(jù)周期長(zhǎng)度固定與否，對(duì)綠燈時(shí)間增減量進(jìn)行第二階段周期平衡調(diào)整。第三階段：依據(jù)最小綠燈時(shí)間設(shè)定，判斷相位綠燈時(shí)間是否小于最小綠燈時(shí)間閾值，從而調(diào)整當(dāng)前信號(hào)周期各相位的綠燈時(shí)間增減量；依據(jù)周期長(zhǎng)度固定與否，對(duì)綠燈時(shí)間增減量進(jìn)行第三階段周期平衡調(diào)整。具體計(jì)算模型如下：

1）依據(jù)綠燈結(jié)束時(shí)的排隊(duì)長(zhǎng)度，計(jì)算各相位的綠燈時(shí)間增減量：

式中：Qri，j為第i個(gè)交叉口第j個(gè)相位紅燈結(jié)束時(shí)的排隊(duì)長(zhǎng)度（m）；Qri，j，p為第i個(gè)交叉口第j個(gè)相位第p個(gè)進(jìn)口道方向紅燈結(jié)束時(shí)的排隊(duì)長(zhǎng)度（m），該指標(biāo)可通過實(shí)時(shí)視頻查看或?qū)崟r(shí)視頻圖像識(shí)別獲得。

式中：Qgi，j為第i個(gè)交叉口第j個(gè)相位綠燈結(jié)束時(shí)的排隊(duì)長(zhǎng)度（m），該排隊(duì)長(zhǎng)度大于零時(shí)表示當(dāng)前相位的綠燈時(shí)間無法清空紅燈結(jié)束時(shí)的最大排隊(duì)長(zhǎng)度，反之則表示當(dāng)前相位的綠燈時(shí)間有剩余；Tgi，j為第i個(gè)交叉口第j個(gè)相位的綠燈時(shí)長(zhǎng)（s）；Tsi，j為第i個(gè)交叉口第j個(gè)相位的啟動(dòng)損失時(shí)間（s），該參數(shù)為式（1）中Qri，j，p為最大值時(shí)所對(duì)應(yīng)的Tsi，j，p；Hti，j為第i個(gè)交叉口第j個(gè)相位的飽和車頭時(shí)距（s），該參數(shù)為式（1）中Qri，j，p為最大值時(shí)所對(duì)應(yīng)的Hti，j，p；Hdi，j為第i個(gè)交叉口第j個(gè)相位的飽和車頭間距，該參數(shù)為式（1）中Qri，j，p為最大值時(shí)所對(duì)應(yīng)的Hdi，j，p。

式中：為Qgi，j按從小到大排序后的綠燈結(jié)束時(shí)排隊(duì)長(zhǎng)度（m）；函數(shù)Sort_Id()記錄排序前后相位編號(hào)的映射關(guān)系。

式中：Lui為第i個(gè)交叉口的單位排隊(duì)長(zhǎng)度（m）；Li，j，p為第i個(gè)交叉口第j個(gè)相位第p個(gè)方向的進(jìn)口道長(zhǎng)度（m）；αi為第i個(gè)交叉口最短進(jìn)口道長(zhǎng)度的分段數(shù)量。

式中：Qli，k為第i個(gè)交叉口第Sort_Id(k)個(gè)相位的排隊(duì)長(zhǎng)度等級(jí)；Ceil為向上取整函數(shù)。

式中：Ql_meani為第i個(gè)交叉口的平均排隊(duì)長(zhǎng)度等級(jí)；K為第i個(gè)交叉口的相位總數(shù)；Ql_mini為第i個(gè)交叉口的最小排隊(duì)長(zhǎng)度等級(jí)；Ql_maxi為第i個(gè)交叉口的最大排隊(duì)長(zhǎng)度等級(jí)。

式中：Inci，m為第i個(gè)交叉口第Sort_Id(Id(m))個(gè)相位的綠燈時(shí)間增量（s）；函數(shù)k=Id(n)為增量相位編號(hào)與相位編號(hào)的映射關(guān)系，函數(shù)參見式（3），函數(shù)Sort_Id()參見式（4），M為增量相位的個(gè)數(shù)；Deci，n為第i個(gè)交叉口第Sort_Id(Id(n))個(gè)相位的相位綠燈時(shí)間減量（s），N為減量相位的個(gè)數(shù)；增量相位與減量相位的個(gè)數(shù)總和等于第i個(gè)交叉口的相位總數(shù)K。

式中：為第i個(gè)交叉口第Sort_Id(Id(m))個(gè)相位第一階段的綠燈時(shí)間增量（s）；為第i個(gè)交叉口第Sort_Id(Id(n))個(gè)相位第一階段的綠燈時(shí)間減量（s）。若無需進(jìn)行周期平衡調(diào)整，該綠燈時(shí)間增量或減量將直接代入下一階段的運(yùn)算。

2）依據(jù)周期長(zhǎng)度固定與否，對(duì)綠燈時(shí)間增減量進(jìn)行第一階段周期平衡調(diào)整。

式中：Timesi為第i個(gè)交叉口綠燈時(shí)間總增量與總減量（或總減量與總增量）的倍數(shù)；Floor為向下取整函數(shù)；Rei為第i個(gè)交叉口綠燈時(shí)間總增量與總減量（或總減量與總增量）的余數(shù)；Mod為求余數(shù)函數(shù)。

直至Rei(n+1)=0，循環(huán)結(jié)束。

該周期平衡調(diào)整優(yōu)先把需要平衡的量Rei分配給減量較大的相位或增量較大的相位，從而擴(kuò)大各相位綠燈時(shí)間增減量的差值。

3）判斷紅燈結(jié)束時(shí)的排隊(duì)長(zhǎng)度是否大于最大排隊(duì)長(zhǎng)度閾值：

式中：Pre_id(x)為增量相位或減量相位編號(hào)與Qgi，j相位編號(hào)的映射關(guān)系；函數(shù)Sort_Id()參見式（4）；函數(shù)Id()參見式（10）。

式中：為第i個(gè)交叉口第Pre_id(m)個(gè)相位第二階段的綠燈時(shí)間增量（s），函數(shù)Pre_id()參見式（18）；γi，Pre_id(m)為第i個(gè)交叉口第Pre_id(m)個(gè)相位超過最大排隊(duì)長(zhǎng)度后的綠燈時(shí)間增量（s），該參數(shù)為式（1）中Qri，Pre_id(m)，p為最大值時(shí)所對(duì)應(yīng)的γi，Pre_id(m)，p；Li，Pre_id(m)為第i個(gè)交叉口第Pre_id(m)個(gè)相位所對(duì)應(yīng)的進(jìn)口道長(zhǎng)度（m），該參數(shù)為式（1）中Qri，Pre_id(m)，p為最大值時(shí)所對(duì)應(yīng)的Li，Pre_id(m)，p；βi，pre_id(m)為第i個(gè)交叉口第Pre_id(m)個(gè)相位所對(duì)應(yīng)的最大排隊(duì)長(zhǎng)度系數(shù)閾值，該參數(shù)為式（1）中Qri，Pre_id(m)，p為最大值時(shí)所對(duì)應(yīng)的βi，pre_id(m)，p；Adsi為第i個(gè)交叉口第二階段的綠燈時(shí)間調(diào)整量（s）。

式中：為第i 個(gè)交叉口第Pre_id(n)個(gè)相位第二階段的綠燈時(shí)間增量（s），其余參數(shù)的解釋參見式（19）～（20）。

4）依據(jù)周期長(zhǎng)度固定與否，對(duì)綠燈時(shí)間增減量進(jìn)行第二階段周期平衡調(diào)整。

該周期平衡調(diào)整把需要平衡的量按減量相位到增量相位的順序平衡分配給未超過最大排隊(duì)長(zhǎng)隊(duì)閾值的相位。

5）判斷相位綠燈時(shí)間是否小于最小綠燈時(shí)間閾值。

式中：為第i個(gè)交叉口第三階段的綠燈時(shí)間調(diào)整量（s）；Tg_mini，pre_id(n)為第i個(gè)交叉口第Pre_id(n)個(gè)相位的最小綠燈時(shí)間（s），Tgi，pre_id(n)為第i個(gè)交叉口第Pre_id(n)個(gè)相位的綠燈時(shí)間（s），具體參見式（2）；為第i個(gè)交叉口第Pre_id(n)個(gè)相位第三階段的綠燈時(shí)間增量（s）。

式中：為第i個(gè)交叉口第Pre_id(m)個(gè)相位第三階段的綠燈時(shí)間減量（s）。

6）依據(jù)周期長(zhǎng)度固定與否，對(duì)綠燈時(shí)間增減量進(jìn)行第三階段周期平衡調(diào)整。

直至(m+1)=0，循環(huán)結(jié)束。

該周期平衡調(diào)整把需要平衡的量分配給數(shù)值減去1 s后仍然超過最小綠燈時(shí)間閾值的增量相位。

式中：Ami，j為第i個(gè)交叉口第j個(gè)相位的最終綠燈時(shí)間調(diào)整量（s）；Pre_id-1()為式（18）的反函數(shù)；Ωm為式（10）中增量相位的編號(hào)集合；Ωn為式（10）中減量相位的編號(hào)集合；式（30）中計(jì)算得出的Tgi，j為第i個(gè)交叉口第j個(gè)相位更新后的綠燈時(shí)間。

上述公式中，參數(shù)αi（式（5））的數(shù)值越大，綠燈時(shí)間的調(diào)整幅度也越大；反之，則相反。βi，j（式（19））的數(shù)值越低，則綠燈時(shí)間獲得增加的可能性越大，則該進(jìn)口道方向的優(yōu)先性越高，排隊(duì)溢出的可能性越低；反之，則相反。當(dāng)紅燈結(jié)束時(shí)的排隊(duì)長(zhǎng)度超過最大排隊(duì)長(zhǎng)度閾值時(shí)，γi，j（式（19））的數(shù)值越高，綠燈時(shí)間的增量也越大。Tg_mini，j（式（25））的數(shù)值設(shè)置需考慮行人過街的最小綠燈時(shí)間和流量。對(duì)于固定周期優(yōu)化，需要執(zhí)行式（1）～（30）的運(yùn)算；對(duì)于變周期優(yōu)化，式（12）～（17）、（23）、（24）及（28）的運(yùn)算無需執(zhí)行。

2 模型驗(yàn)證

為了驗(yàn)證模型的優(yōu)化效果，利用VISSIM（Verkehr In St?dten-SIMulationsmodell）仿真軟件構(gòu)建路網(wǎng)交通流環(huán)境［18］，并利用Visio Studio C# 進(jìn)行VISSIM 的組件對(duì)象模型（Component Object Model，COM）編程［19］，以此控制交通仿真的運(yùn)行和優(yōu)化配時(shí)模型的計(jì)算與更新，具體的方法與步驟如下。

步驟1 在VISSIM 仿真軟件上構(gòu)建仿真路網(wǎng)、出入交通量及初始信號(hào)配時(shí)方案。

步驟2 在數(shù)據(jù)庫(kù)輸入各交叉口編號(hào)i、各交叉口相位編號(hào)j、各交叉口各相位各進(jìn)口道方向的綠燈啟動(dòng)損失時(shí)間Tsi，j，p、飽和車頭時(shí)距Hti，j，p、飽和車頭間距Hdi，j，p、路段長(zhǎng)度Li，j，p、最大排隊(duì)長(zhǎng)度系數(shù)閾值βi，j，p及超過最大排隊(duì)長(zhǎng)度后的綠燈時(shí)間增量γi，j，p、各交叉口最短進(jìn)口道長(zhǎng)度的分段數(shù)量αi、各交叉口各相位的最小綠燈時(shí)間Tg_mini，j、各交叉口各相位各進(jìn)口道的所有路段編號(hào)與對(duì)應(yīng)長(zhǎng)度、連接段編號(hào)與對(duì)應(yīng)長(zhǎng)度、搭接相位的編組數(shù)據(jù)等信息。

步驟3 編寫好自定義信號(hào)控制邏輯及仿真運(yùn)行控制程序。

步驟4 設(shè)置好仿真運(yùn)行控制參數(shù)，啟動(dòng)仿真運(yùn)行。

步驟5 分析仿真導(dǎo)出數(shù)據(jù)，得出實(shí)驗(yàn)結(jié)論。

圖2 中，ElapsedTime為仿真已運(yùn)行時(shí)間，Cycle_ElapsedTimei為第i個(gè)交叉口當(dāng)前周期已運(yùn)行時(shí)間，Cycle_Timei為第i個(gè)交叉口當(dāng)前周期的周期時(shí)長(zhǎng)，Red_ElapsedTimei，j為第i個(gè)交叉口第j個(gè)相位當(dāng)前紅燈狀態(tài)已運(yùn)行時(shí)間，Red_Timei，j為第i個(gè)交叉口第j個(gè)相位當(dāng)前的紅燈時(shí)長(zhǎng)。對(duì)于圖2，紅燈結(jié)束時(shí)的排隊(duì)長(zhǎng)度由該相位所對(duì)應(yīng)的進(jìn)口道內(nèi)所有VISSIM 路段和連接段內(nèi)所有車輛的速度進(jìn)行判斷所得；對(duì)于搭接相位，依據(jù)最大排隊(duì)長(zhǎng)度及排隊(duì)溢出狀況，對(duì)搭接相位進(jìn)行分級(jí)處理［20］，每一級(jí)均按小步增減綠信比優(yōu)化模型進(jìn)行綠燈時(shí)間增減量計(jì)算和配時(shí)更新。

圖2 小步增減綠信比優(yōu)化方法流程Fig.2 Flowchart of incremental split selection optimization method

3 算例分析

選取福州市的三個(gè)交叉口為研究對(duì)象，進(jìn)行算例分析。其中，交叉口1 為五四路—東大路交叉口，交叉口2 為湖東路—井大路交叉口，交叉口3 為烏龍江大道—浦上大道交叉口。所選擇的三個(gè)交叉口在高峰期間常發(fā)生排隊(duì)溢出現(xiàn)象，引發(fā)上下游交叉口的交通擁堵。各交叉口的現(xiàn)狀情況見表1～2和圖3，其中pcu（passenger car unit）表示標(biāo)準(zhǔn)車當(dāng)量數(shù)。

為了驗(yàn)證小步增減綠信比方法的優(yōu)化效果，該算例分別進(jìn)行了參數(shù)組合分析、適用條件分析和反應(yīng)速度分析。

表1 各交叉口交通量單位：pcu·h-1Tab.1 Traffic volume at each intersectionunit：pcu·h-1

表2 各交叉口高峰時(shí)段和平峰時(shí)段的信號(hào)配時(shí)方案單位：sTab.2 Signal timing schemes at peak hours and ordinary hours for each intersectionunit：s

圖3 各交叉口基本狀況Fig.3 Basic situation of each intersection

3.1 實(shí)驗(yàn)計(jì)劃

3.1.1 參數(shù)組合實(shí)驗(yàn)

按照先分段數(shù)量αi，后最大排隊(duì)長(zhǎng)度系數(shù)閾值βi，j，p和綠燈時(shí)間增量γi，j，p的順序進(jìn)行優(yōu)化。其中：βi，j，p和γi，j，p為對(duì)應(yīng)的組合參數(shù)，βi，j，p選取交叉口1 北進(jìn)口方向、交叉口2 南進(jìn)口方向以及交叉口3 西進(jìn)口方向；為滿足行人安全過街的需求，最小綠燈時(shí)間Tg_mini，j取15 s。評(píng)價(jià)指標(biāo)為：排隊(duì)長(zhǎng)度方差。具體實(shí)驗(yàn)見表3實(shí)驗(yàn)組編號(hào)①、②。

3.1.2 適用條件實(shí)驗(yàn)

根據(jù)3.1.1 節(jié)中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果選取最優(yōu)參數(shù)組合，在高峰時(shí)段流量的條件下，分別采用現(xiàn)狀交叉口高峰時(shí)段的配時(shí)和平峰時(shí)段的配時(shí)進(jìn)行優(yōu)化仿真。評(píng)價(jià)指標(biāo)為：排隊(duì)長(zhǎng)度方差、車均延誤和通行能力。具體實(shí)驗(yàn)見表3實(shí)驗(yàn)組編號(hào)③、④。

3.1.3 反應(yīng)速度實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證當(dāng)綠信比與飽和度不匹配時(shí)的反應(yīng)能力，設(shè)置交叉口1 南進(jìn)口左轉(zhuǎn)車道、交叉口2 南進(jìn)口道和交叉口3 西進(jìn)口道的流量為零，分析交叉口1 南進(jìn)口左轉(zhuǎn)相位綠燈時(shí)間、交叉口2 南進(jìn)口相位綠燈時(shí)間以及交叉口3 西進(jìn)口相位綠燈時(shí)間的變化情況。評(píng)價(jià)指標(biāo)為：綠燈時(shí)間變化率。具體實(shí)驗(yàn)見表3實(shí)驗(yàn)組編號(hào)⑤。

表3 實(shí)驗(yàn)計(jì)劃Tab.3 Experimental programs

3.2 結(jié)果分析

3.2.1 參數(shù)組合分析

如圖4～6 所示的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在固定周期和變周期的策略下，αi分別取5～6 和4～6 時(shí)是最理想的變化范圍；βi，j，p分別取0.6～0.8 和0.6～0.8 時(shí)的優(yōu)化效果更佳；γi，j，p分別取4～6和2～5時(shí)的改善效果更好。

其中，對(duì)于交叉口1，αi、βi，j，p、γi，j，p分別取5、0.6、6 和6、0.8、2 時(shí)是最佳的參數(shù)組合；對(duì)于交叉口2，αi、βi，j，p、γi，j，p分別取5、0.8、4 和6、0.6、5 時(shí)是最佳的參數(shù)組合；對(duì)于交叉口3，αi、βi，j，p、γi，j，p分別取6、0.7、6 和4、0.7、4 時(shí)是最佳的參數(shù)組合。不同的交叉口對(duì)應(yīng)不同的信號(hào)配時(shí)和流量等交通流信息，因此在優(yōu)化前需重新進(jìn)行參數(shù)組合實(shí)驗(yàn)。

3.2.2 適用條件分析

圖4 交叉口1參數(shù)組合分析Fig.4 Parameter combination analysis of intersection 1

分析各交叉口在高峰時(shí)段和平峰時(shí)段兩種不同配時(shí)方案下的優(yōu)化效果，見表4。表4中，以排隊(duì)長(zhǎng)度方差、車均延誤和通行能力為評(píng)價(jià)指標(biāo)。

圖5 交叉口2參數(shù)組合分析Fig.5 Parameter combination analysis of intersection 2

表4 各交叉口優(yōu)化前后各評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)比Tab.4 Comparison of evaluation indexes of each intersection before and after optimization

圖6 交叉口3參數(shù)組合分析Fig.6 Parameter combination analysis of intersection 3

當(dāng)綠信比與飽和度相匹配時(shí)，變周期策略下的優(yōu)化效果更佳。對(duì)于交叉口1，排隊(duì)長(zhǎng)度方差和車均延誤分別下降了34%和7.8%；對(duì)于交叉口2，排隊(duì)長(zhǎng)度方差和車均延誤分別下降了48%和22.1%；對(duì)于交叉口3，排隊(duì)長(zhǎng)度方差和車均延誤分別下降了42%和16.4%。當(dāng)二者不匹配時(shí)，固定周期策略下的優(yōu)化效果更佳。對(duì)于交叉口1，排隊(duì)長(zhǎng)度方差和車均延誤分別下降了77%和27.2%；對(duì)于交叉口2，排隊(duì)長(zhǎng)度方差和車均延誤分別下降了74%和45.3%；對(duì)于交叉口3，排隊(duì)長(zhǎng)度方差和車均延誤分別下降了72%和27.2%。由此可知，本文提出的小步增減綠信比優(yōu)化方法能夠有效均衡各進(jìn)口道的排隊(duì)長(zhǎng)度，降低車均延誤，但對(duì)通行能力的提高效果較為有限。

由上述分析可知，當(dāng)交叉口各進(jìn)口道出現(xiàn)排隊(duì)不均衡或溢出的現(xiàn)象時(shí)：若交叉口的綠信比與飽和度相匹配，則采用變周期策略下按每周期進(jìn)行優(yōu)化的方式效果更好；若二者不匹配，則采用固定周期策略下按每周期進(jìn)行優(yōu)化的方式效果更佳。

3.2.3 反應(yīng)速度分析

由圖7 可知，設(shè)置交叉口1 南進(jìn)口左轉(zhuǎn)車道、交叉口2 南進(jìn)口道和交叉口3 西進(jìn)口道的流量為零時(shí)，在固定周期策略下，交叉口1南進(jìn)口道左轉(zhuǎn)相位的綠燈時(shí)間能在2個(gè)周期內(nèi)迅速?gòu)?0 s 壓縮至26 s，交叉口2 南進(jìn)口道能在3 個(gè)周期內(nèi)迅速?gòu)?5 s 壓縮至28 s，交叉口3 西進(jìn)口道能在3 個(gè)周期內(nèi)迅速?gòu)?8 s 壓縮至32 s。此后基于各個(gè)進(jìn)口道排隊(duì)長(zhǎng)度均衡的條件下逐步降至最小綠燈時(shí)間Tg_mini，j。這說明當(dāng)綠信比與飽和度極端不匹配的情況下，小步增減綠信比方法能夠在起始階段快速反應(yīng)，迅速調(diào)節(jié)各相位綠燈時(shí)間，以此均衡各進(jìn)口道的排隊(duì)長(zhǎng)度；在變周期策略下，由于變周期不需要進(jìn)行信號(hào)周期的平衡，綠燈時(shí)間的增減量調(diào)整幅度相對(duì)較小，因此變化速度較為緩和。

圖7 各交叉口綠燈時(shí)間變化趨勢(shì)圖Fig.7 Trend of green time at each intersection

4 結(jié)語

針對(duì)高峰期間交叉口內(nèi)各進(jìn)口道排隊(duì)不均衡或溢出的現(xiàn)象，提出了一種基于視頻排隊(duì)長(zhǎng)度管理的小步增減綠信比方法。該方法根據(jù)紅燈結(jié)束時(shí)的排隊(duì)狀態(tài)及綠燈結(jié)束時(shí)的排隊(duì)長(zhǎng)度等級(jí)，進(jìn)行各個(gè)相位的綠燈時(shí)間增減量計(jì)算，從而實(shí)現(xiàn)各相位綠燈時(shí)間與各進(jìn)口道排隊(duì)長(zhǎng)度的動(dòng)態(tài)平衡。通過參數(shù)組合分析、適用條件分析與反應(yīng)速度分析表明：

1）不同的交叉口對(duì)應(yīng)不同的交通量、信號(hào)配時(shí)等交通流信息，因此在運(yùn)用小步增減綠信比方法對(duì)交叉口優(yōu)化前，應(yīng)重新設(shè)定最佳的參數(shù)組合。

2）若交叉口的綠信比與飽和度相匹配時(shí)，則采用變周期策略下按每周期進(jìn)行優(yōu)化的方式效果更好；若二者不匹配，則采用固定周期策略下按每周期進(jìn)行優(yōu)化的方式效果更佳。

3）若某一相位的綠燈時(shí)間內(nèi)通過的流量為零時(shí)，小步增減綠信比方法可以在短周期內(nèi)快速調(diào)節(jié)綠信比，以適應(yīng)實(shí)時(shí)的交通流變化。

下一步的研究工作可以嘗試在不同的相位組合方面進(jìn)行改進(jìn)，并將其運(yùn)用至線控或面控上。