一种面向城市道路信号控制交叉口的交通问题诊断方法

1.本发明涉及交通信息领域，尤其是涉及一种面向城市道路信号控制交叉口的交通问题诊断方法。


背景技术：

2.传统的信号控制优化思路多基于特定评估指标(最大延误、排队长度、停车次数等)，专家通过分析交通问题所在，选取相应的管控措施(信号控制、交通组织、渠化设计等)进行相应的系统优化，其“问题诊断”环节多由管控经验和专家知识承担，现有的交通管控系统缺乏状态估计到问题诊断、以及问题导向的控制优化，不能形成自主闭环的机制。
3.在交通信号控制问题诊断方面，国内外学者基于交通检测设备直接采集的数据或间接计算所得到的运行评估参数，对诸如协调范围不合理、协调对象不合理、相位差设置不合理以及周期长度设置不合理等信号控制参数的合理性设置进行诊断；而随着互联网车辆轨迹数据、电子警察数据等新型数据源的广泛应用，部分学者结合实际的应用场景，直接对车流的运行质量和信号协调效果进行量化分析，从而对信号控制存在的问题进行诊断，并作为信号控制优化的依据；在此基础上，进一步研发了spm系统、pass系统等可视化诊断工具包。总的说来，不论是学术研究还是工程应用，交通信号控制问题诊断均已有了初步探索，但仍存在诊断问题种类单一、自动化程度欠缺等问题。


技术实现要素：

4.本发明的目的就是为了提供一种面向城市道路信号控制交叉口的交通问题诊断方法，针对现有的信控交叉口管控系统缺乏由状态估计到问题诊断、以及问题导向的控制优化，不能形成自主闭环机制等缺陷进行改进，丰富了诊断问题种类，且能够精准、自主地对信号控制交叉口运行问题进行诊断。
5.本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
6.一种面向城市道路信号控制交叉口的交通问题诊断方法，包括以下步骤：
7.步骤1)从通行状态、控制效益两方面出发，构建面向交通问题诊断的城市道路信号控制交叉口评估指标体系，并基于交通检测设备所采集的数据进行周期级、车道级计算，得到各项评估指标计算结果；
8.步骤2)结合所分析的信控交叉口的交通需求，以单个控制时段作为问题诊断的时间粒度，以评估指标计算结果作为输入，基于信号控制优化模型输出控制信号的预优化方案，并确定各类可评估指标的参考区间；基于评估指标计算结果与参考区间，对各类可评估指标的运行状态进行定量分析，其中，所述参考区间为交通状况良好的情况下指标值应处的合理范围，所述可评估指标为具有参考区间的评估指标；
9.步骤3)从供给不合理、需求不合理两方面入手，构建面向城市道路信号控制交叉口的交通问题诊断模型，并基于可评估指标的运行状态定量分析结果，构建问题诊断与运行评估间的对应关系，确定潜在的优化目标，建立问题导向的控制信号优化，实现交通问题
诊断。
10.与通行状态相关的评估指标包括交通量、车头时距变异系数、最大排队长度、绿灯启亮时刻排队长度、红灯启亮时刻排队长度、排队长度增长速度、短车道排队溢出周期比例、路段排队溢出周期比例。
11.与控制效益相关的评估指标包括饱和度、相位间需求失衡指数、相位内需求失衡指数、绿灯到达比例、平均停车次数、多次排队车辆比例、车均控制延误、绿灯空放时间比、绿灯利用率、排队清空时间比、相位供需失衡指数、交叉口清空余留周期比例。
12.所述步骤2)具体包括以下步骤：
13.步骤2-1)基于当前信号控制交叉口的实际交通需求，以单个控制时段作为问题诊断的时间粒度，使用轻量化、可实施的信号控制优化模型，以交通量数据为输入，输出单点交叉口的信号配时预优化方案；
14.步骤2-2)基于步骤1)所述的单点评估指标计算方法以及步骤2-1)所述的信号控制优化模型，计算得到各类可评估指标的参考区间，其中，所述参考区间的确定方法包括基于饱和度实用限值的参考区间推导方法、基于规范/论文的参考区间确定方法与基于交通波重构的参考区间推导方法三类；
15.步骤2-3)基于评估指标计算结果与参考区间，对各类可评估指标的运行状态进行定量分析。
16.所述信号控制优化模型的实现方法包括基于最小延误的webster法、基于饱和度的hcm法。
17.所述步骤3)具体包括以下步骤：
18.步骤3-1)从供给不合理、需求不合理两方面入手，构建面向城市道路信号控制交叉口的交通问题诊断模型，其中，所述交通问题诊断模型为一级-二级-三级架构，一级诊断问题分为供给不合理、需求不合理两类，该类结论属于宏观结论；二级诊断问题从多个方面进行细分，直接对应到所需采取的优化措施，其中，所述多个方面包括信号周期、相位相序、渠化设计；三级诊断问题作为交通系统问题表征的最小单元，用于建立与潜在优化目标和优化参数间的对应关系；同时，对诊断问题的严重等级进行划分；
19.步骤3-2)基于可评估指标的运行状态定量分析结果，构建问题诊断与运行评估间的对应关系；
20.步骤3-3)对各类三级诊断问题进行识别，根据三级诊断问题及其严重等级，确定潜在的优化目标，得到对应的优化措施；
21.步骤3-4)在对各类三级诊断问题进行识别的基础上，综合分析各类三级问题的诊断结果，对一/二级诊断问题进行诊断，实现信号控制交叉口的宏观控制。
22.所述三级诊断问题包括：
23.tod时段内交通量波动较大、车流交叉冲突较严重、直行车流受转向车流干扰、流向不均衡系数较大、绿灯时间利用率较低、饱和度较高、排队长度较长、车道溢出、停车次数较多、多次排队比例较高、信控延误较高、相位末车流消散较慢、低饱和路口、拥堵瓶颈、路段溢出、低速车队、拥堵呈线状蔓延，每一个三级诊断问题的诊断结论按照严重等级划分为4个等级，分别为：无此问题、问题轻微、问题显著和问题严重。
24.所述供给不合理是指在所研究的控制时段内，因信号控制、几何设计、交通组织不
合理而导致的交通问题，体现于二级诊断问题的多个方面，具体包括：
25.a1)tod划分不合理：指因tod方案划分不合理从而导致的交通问题，体现为tod时段内交通参数的波动较大，对应问题诊断的时间粒度为tod时段级，空间粒度为交叉口级，诊断指标为各tod时段内指定交通参数的变异系数；
26.a2)绿信比不合理：指因绿信比参数设置不合理从而导致的交通问题，问题诊断的时间粒度为tod时段级，空间粒度为交叉口级，体现在如下所述的多个三级诊断问题中：绿灯时间利用率较低、饱和度较高、低饱和路口、信控延误较高、停车次数较多、多次排队比例较高、流向饱和度不均衡系数较大；
27.a3)信号周期不合理：指因信号周期参数设置不合理从而导致的交通问题，问题诊断的时间粒度为tod时段级，空间粒度为交叉口级，体现在如下所述的多个三级诊断问题中：信控延误较高、停车次数较多、多次排队比例较高、排队长度较长、短车道溢出现象；
28.a4)相位相序不合理：指因相位相序参数设置不合理所导致的交通问题，问题诊断的时间粒度为tod时段级，空间粒度为交叉口级，体现在如下所述的多个三级诊断问题中：溢出周期比例过大、排队长度较长；
29.a5)绿间隔不合理：指因绿灯间隔时间参数设置不合理所导致的交通问题，问题诊断的时间粒度为tod时段级，空间粒度为交叉口级，体现在如下所述的多个三级诊断问题中：车流冲突较严重、相位末车流消散较慢；
30.a6)渠化设计不合理：指因交叉口渠化设计不合理从而导致的交通问题，问题诊断的时间粒度为tod时段级，空间粒度为交叉口级，体现在如下所述的多个三级诊断问题中：直行车流受转向车流干扰、绿灯时间利用率较低、饱和度较高、多次排队比例较高；
31.a7)交通组织不合理：指因交叉口交通组织不合理从而导致的交通问题，问题诊断的时间粒度为tod时段级，空间粒度为交叉口级，体现在如下所述的多个三级诊断问题中：信控延误较高、停车次数较多、多次排队比例较高、流向不均衡系数较大、排队长度较长、车流冲突较严重。
32.所述需求不合理是指在所研究的控制时段内，因交通需求管理不合理而导致的交通问题，体现在二级诊断问题的多个方面，具体包括：
33.b1)局部溢流：指因需求不合理从而导致发生局部溢流的交通问题，问题诊断的时间粒度为tod时段级，空间粒度为进口道级/交叉口级，体现在如下所述的多个三级诊断问题中：路段溢出、拥堵瓶颈、停车次数较多、低速车队；
34.b2)全局溢流：指因需求不合理从而导致发生全局溢流的交通问题，是局部溢流问题的极端情况，即溢流现象进一步往相邻交叉口蔓延，问题诊断的时间粒度为tod时段级，空间粒度为交叉口级，体现在如下所述的多个三级诊断问题中：路段溢出、拥堵瓶颈、多次停车、低速车队、拥堵呈线状蔓延。
35.所述步骤3-4)具体包括以下步骤：
36.步骤3-4-1)确定一/二级诊断问题与三级诊断问题的对应关系；
37.步骤3-4-2)基于诊断问题多层级对应关系，在三级诊断问题打分结果的基础上，采用综合指标评估方法，计算得到一/二级诊断问题的打分结果，其中，所述综合指标评估方法分为主观赋权法与客观赋权法两类，所述主观赋权法包括层次分析法、模糊综合评判法，客观赋权法包括熵值法、灰色关联度法。
38.与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
39.(1)可操作性强：本发明考虑了现有的信控交叉口管控系统缺乏由状态估计到问题诊断、以及问题导向的控制优化，难以形成自主闭环机制的不足，提出了一种面向城市道路信号控制交叉口的交通问题诊断方法，丰富了问题诊断的种类，建立了状态估计和问题诊断之间的联系，实现了问题导向的优化控制，可以精准、自主地对信号控制交叉口运行问题进行诊断，推动了交通信号控制向对象精准化、方案精细化、流程自主化发展。
40.(2)可拓展性高：本发明虽面向城市道路信号控制交叉口，但所构建的交通问题诊断流程同样适用于干线、路网、快速路等不同场景，具体较高的可拓展性。
41.(3)灵活度高：本发明可使用不同的交通检测数据，替换内置的算法模块，灵活度较高。
附图说明
42.图1为本发明的方法流程图；
43.图2为本发明实施例中的交通波重构示意图；
44.图3为本发明实施例中的车道溢出示意图；
45.图4为本发明实施例中的路段溢出示意图；
46.图5为本发明实施例中的低速车队示意图。
具体实施方式
47.下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
48.本实施例提供一种面向城市道路信号控制交叉口的交通问题诊断方法，如图1所示，包括以下步骤：
49.步骤1)从通行状态、控制效益两方面出发，构建面向交通问题诊断的城市道路信号控制交叉口评估指标体系，并基于交通检测设备所采集的数据进行周期级、车道级计算，得到各项评估指标计算结果。
50.《中华人民共和国公共安全行业标准ga/t 527.2—2016》指出，通行状态是指反映各类信号控制方式下交通运行状况的一般性指标以及在特定信号控制方式和时空约束下反映交通运行状况的特定指标，例如交通流量、排队长度等；控制效益是指反映信号控制调整前后特征指标变化幅度的指标以及反映信号控制效果的指标，例如饱和度、平均信号控制延误等。因此，可构建交叉口评估指标体系如表1所示。
51.表1
[0052][0053][0054]
基于如表1所示的评估指标体系，部分评估指标结果可直接基于交通检测设备采集得到(例如，基于卡口电警设备可采集得到交通量数据等)，对于需数据驱动的计算的指标，其计算步骤因数据源的不同也有所差异，但均属于本领域技术人员惯用手段，因此本实施例中不再赘述。
[0055]
步骤2)结合所分析的信控交叉口的交通需求，以单个控制时段作为问题诊断的时间粒度，以评估指标计算结果作为输入，基于信号控制优化模型输出控制信号的预优化方案，并确定各类可评估指标的参考区间；基于评估指标计算结果与参考区间，对各类可评估指标的运行状态进行定量分析。
[0056]
步骤2-1)基于当前信号控制交叉口的实际交通需求，以单个控制时段作为问题诊断的时间粒度，使用轻量化、可实施的信号控制优化模型，以交通量数据为输入，输出单点交叉口的信号配时预优化方案。
[0057]
在此过程中，考虑到交通量具有短时波动性，即使在交通量水平较低的路口也会存在过饱和现象，对单个周期的问题诊断难以提供足够的有效信息服务于控制优化，因此，本发明将问题诊断时间粒度设置为控制时段。在此基础上，为对所研究对象(单点)的运行状态进行综合研判，可得知当前交通状态与合理交通状态间的偏离程度，从而更好地服务于交通问题诊断。基于以上构想，本发明引入预优化的概念，即基于目标交叉口的实际交通需求，通过使用轻量化、可实施的信号控制优化模型，得到当前交通需求下合理的信号控制方案，并以此为基础推导各项评估指标的参考区间。预优化步骤以交通量数据为输入，输出单点交叉口的信号配时优化方案，此过程可通过经典的信号配时优化方法实现，如基于最小延误的webster法、基于饱和度的hcm法等。
[0058]
步骤2-2)基于步骤1)所述的单点评估指标计算方法以及步骤2-1)所述的信号控制优化模型，计算得到各类可评估指标的参考区间：即交通状况良好的情况下，该指标值应处的合理范围。
[0059]
在求取各指标的理论参考区间时，所基于的假设为交通需求不变，即优化措施不会影响其到达车辆数。因此，交通量等表征交通需求的指标没有相应的参考区间。对于具有参考区间的各类指标，其确定方法包括基于饱和度实用限值的参考区间推导方法、基于规范/论文的参考区间确定方法与基于交通波重构的参考区间推导方法三类。对于每类方法，本实施例分别选取一个代表性指标予以说明，其他同类别指标的参考区间同理可得。
[0060]
a.基于饱和度实用限值的参考区间推导方法：饱和度的实用限值，即可按各个相位分别确定(称为“相位饱和度实用限值”)，也可以按照整个交叉口来确定(称为“交叉口饱和度实用限值”)。研究结果表明，反映车辆通过交叉口时运行状况的部分特征参数：车均延误、平均停车次数以及排队长度等均与实际允许饱和度(即实用限制)有关。国内相应研究表明，饱和度实用限值定在0.8～0.9之间，交叉口可获得较好的运行条件。韦伯斯特和柯西采用0.9作为饱和度的实用限值。基于上述考量，可对其它指标(相位间需求不均衡系数、相位供需失衡指数等指标)的实用范围进行推算。此处以绿灯空放时间比指标为例进行说明，计算方法如下。
[0061][0062]
其中，q
e1
为绿灯利用率参考值(单位为％)；q
g,i
为预优化方案中车道第i个周期绿灯时间通过量(单位为辆)；t
g,i
为预优化下车道第i个周期绿灯时间(单位为s)；h为饱和车头时距(单位为s)，需基于实际情况予以标定；
[0063]
在此基础上，可进一步计算得到绿灯空放时间比参考值：
[0064]
te＝1-q
e1
[0065]
其中，te为周期内该车道的空放时长比参考值(单位为％)；q
e1
为绿灯利用率参考值(单位为％)。
[0066]
考虑到交通量的短时波动性，分别设置交通量在
±
20％中波动，作为参考区间上限值与参考区间下限值，如表2所示。
[0067]
表2
[0068][0069][0070]
在此基础上，可进一步经过二次计算得到绿灯利用率、相位供需失衡指数、相位间需求失衡指数、相位内需求失衡指数等指标的参考区间，此处不再赘述。
[0071]
b.基于规范/论文的参考区间确定方法：对于车头时距变异系数、短车道排队溢出周期比例、路段排队溢出周期比例等需基于真实交通检测数据进行计算的指标，可基于现有规范或文献确定其参考区间。此处以行程时间指标为例进行计算，其参考区间可基于行程时间比指标tti进行反推，行程时间比指标tti的计算方法如下：
[0072][0073]
其中，tti代表行程时间比参数(无量纲)；代表所研究路段在当前控制时段内的平均行驶车速(km/h)；tf代表所研究路段的自由流行驶车速(km/h)。
[0074]
在此基础上，可基于国家标准《gb/t 33171-2016》中行程时间比与运行状况等级间的关系，对行程速度的参考区间进行反推，分别得到等级为优、良、中、差所对应的分值。假设l代表交叉口路段长度，结果如表3所示，中间状态分值可按照线性插值得到。
[0075]
表3
[0076][0077]
c.基于交通波重构的参考区间推导方法：如图2所示，通过假设车辆在周期内的到达率，可基于交通波重构的方法，还原周期内车辆在路段中的运行状态，从而得到最大排队长度、车均延误等指标的参考区间。此处以最大排队长度指标为例予以说明，假设所研究交叉口的交通需求不变，结合预优化所得到的信号配时参数，首先计算得到周期交通量。假设原始配时方案的周期长度为co，预优化方案的周期长度为cn，控制时段内的小时交通量为q，则可得到预优化方案中周期内的通过车辆数：
[0078][0079]
其中，qa为预优化后周期内所通过车辆数(单位为辆)；q为所分析的控制时段内的小时交通量(单位为辆)；cm为预优化方案中的周期长度(单位为s)。
[0080]
在已知周期内所到达车辆数的基础上，可基于不同绿灯到达比例对交通波进行重构，本实施例参考《hcm 2010》对绿灯到达比例的分类，划分得到周期内红灯期间到达比例与绿灯期间到达比例：
[0081]
·
等级优(到达类型
ⅴ
、到达类型ⅵ)：在此类情况下，红灯到达比例为20％，绿灯到达比例为80％。在具体的红灯时段、绿灯时段内可假设车辆均匀到达，可计算得到最大排队长度参考值q
max,1
(排队长度最小值)；
[0082]
·
等级良(到达类型ⅲ、到达类型ⅳ)：此种情况下，红灯到达比例为40％，对应的绿灯期间到达车辆比例为60％，车辆在不同时段内均匀到达，所计算出的最大排队长度参考值为q
max,2
；
[0083]
·
等级中(到达类型ⅱ)：此种情况下，红灯到达比例为60％，对应的绿灯期间到达车辆比例为40％，车辆在不同时段内均匀到达，所计算出的最大排队长度参考值为q
max,3
；
[0084]
·
等级差(到达类型ⅰ)：此种情况下，红灯到达比例为80％，且80％的车均在红灯初始时刻到达(即上一周期的剩余排队长度)，剩下的20％的车辆假设在周期内(包括红灯期间、绿灯期间)均匀到达，可计算得到最大排队长度参考值q
max,4
；当最大排队长度值等于周期交通量qa时，说明周期内所有车辆都在排队。
[0085]
基于上述所示的四种场景，可进行交通波重构，进一步求取最大排队长度参考值。首先，可计算得到排队车辆的密度，如下所示：
[0086][0087][0088][0089]
其中，q
join
为整个周期时段(非红灯启亮时刻)到达流率(单位veh/s)；qa为整个周期内通过的交通量(单位为veh)；αc为整个周期时段内到达的比例(此处取20％)；tc为周期时长(单位s)；k
join
为加入排队前的车队的密度(单位veh/h)；v
join
为加入排队的车辆的行驶速度(单位m/s)，需根据历史数据标定；k
leave
为排队车辆释放所形成车队的密度(单位veh/h)；q
leave
为饱和流率，可由历史观测数据得到；v
leave
为饱和释放车辆的行驶速度，需根据历史数据标定。
[0090]
在此基础上，可进一步计算得到集结波波速，如下所示：
[0091][0092][0093]
其中，wf为集结波波速(单位为m/s)；wd为消散波波速(单位为m/s)；k
queue
为排队车辆的密度，可由观测数据得到。
[0094]
最后，可计算得到最大排队长度，如下所示：
[0095]qa,rstart
＝qa×
α
rstart
[0096][0097]
其中，q
a,rstart
为红灯初期到达车辆数(单位veh)；α
rstart
为红灯初期到达比例(此处取80％)；q
max
为最大排队长度(单位m)；tr为红灯时长(单位s)。
[0098]
基于如上所示的到达类型分类，可分别得到等级优、良、中、差情况下的最大排队长度值，其分值如下所示，不同分值间的状态可按照线性插值的方法处理。
[0099][0100]
步骤2-3)基于评估指标计算结果与参考区间，对各类可评估指标的运行状态进行定量分析。
[0101]
步骤3)从供给不合理、需求不合理两方面入手，构建面向城市道路信号控制交叉口的交通问题诊断模型，并基于可评估指标的运行状态定量分析结果，构建问题诊断与运行评估间的对应关系，确定潜在的优化目标，建立问题导向的控制信号优化，实现交通问题诊断。
[0102]
步骤3-1)从供给不合理、需求不合理两方面入手，构建面向城市道路信号控制交叉口的交通问题诊断模型。
[0103]
本实施例中，交通问题诊断模型为一级-二级-三级架构，一级诊断问题分为供给不合理、需求不合理两类，此类结论往往较为宏观，可为相应的宏观政策的制定及调控提供理论依据与数据支撑；二级诊断问题则进一步从信号控制、交通组织、渠化设计等方面进行细分，可直接对应到所需采取的优化措施；二级诊断问题虽可直接对应到优化措施，但难以直接建立与信号控制参数间的对应关系，因此，本发明设置三级诊断问题，作为交通系统问题表征的最小单元，便于建立与潜在优化目标和优化参数间的对应关系；此外，本发明还对诊断问题的严重等级进行划分(无此问题、问题轻微、问题显著、问题严重)，精准确定优化对象，更好服务于交通管理者。
[0104]
本实施例中的三级诊断问题包括：
[0105]
(1)tod时段内交通量波动较大：指在所研究的控制时段内，所分析的交通参数的波动性较大，呈现明显的分段分布的一种现象，该交通问题可直接反应交叉口控制时段划分的合理程度。相较于信控延误、排队长度等指标，交通量指标具备计算输入参数少、效率高等优势，本发明选取交通量指标对此问题进行诊断，其问题诊断的时间粒度为tod时段级/天级，空间粒度为交叉口级。
[0106]
此问题可直接基于真实数据进行分析，无需预优化环节提供相应参考区间。本发明以5min为最小分析时间粒度，对交叉口流量进行集计，在全天范围内可得到包含288个元素的交通量时间序列。此序列会被tod时段划分方案分为n个不等长的子序列，需分别对每个子序列分析其内部的交通参数波动情况，如下所示。
[0107][0108]
其中：c
i,v
表示第i个tod时段的交通量变异系数(单位为％)，当c
i,v
处于范围0～15％时属于小变异现象，当c
i,v
处于范围16％～35％时属于中等变异现象，当c
i,v
大于36％时属于高度变异现象，说明tod时段内交通量波动较大，即tod时段划分不合理；σ(qi)表示第i个tod时段的交通量标准差(i＝1,2,
…
,n)；u(qi)表示第i个tod时段的交通量均值(i＝1,2,
…
,n)。
[0109]
在计算得到各个tod时段的变异系数的基础上，进一步对该交叉口全天tod时段划分进行评估，诊断分级如下所示：
[0110]
·
无此问题：处于高度变异现象的tod时段长度占比小于20％；
[0111]
·
存在此问题(轻微)：处于高度变异现象的tod时段长度占比20％～40％；
[0112]
·
存在此问题(显著)：处于高度变异现象的tod时段长度占比40％～60％；
[0113]
·
存在此问题(严重)：处于高度变异现象的tod时段长度占比大于60％。
[0114]
(2)车流交叉冲突较严重：指因相位相序参数设置不合理，导致的某个流向/相位/交叉口的机动车与机动车，机动车与非机动车引起冲突的一种现象，本发明主要考虑机动车冲突，其问题诊断的时间粒度为相位级，空间粒度为车道组级。
[0115]
首先，需分析现有tod时段内的信号配时方案，对每个相位进行分析，找出含有交叉冲突点的相位。假设该周期内所含交叉冲突点的相位有n个，则需要对所含冲突点的相位逐个分析，以此为判定条件：
[0116]ai,q
＝q
h,a
×qh,b
[0117]
其中：q
h,a
表示冲突流向a在该控制时段内的单车道平均小时流量(单位为辆)；q
h,b
表示冲突流向b在该控制时段内的单车道平均小时流量(单位为辆)；a
i,q
为该所含冲突相位的相位i的冲突流量积，基于交叉口渠化设计要求，当a
i,q
大于50000，则说明此相位的车流交叉冲突严重，扩展到周期层面如下所示：
[0118]
·
无此问题：周期内无冲突点；
[0119]
·
存在此问题(轻微)：存在冲突点，但无车流交叉冲突严重的相位；
[0120]
·
存在此问题(显著)：存在冲突点，且有车流交叉冲突严重的相位1个；
[0121]
·
存在此问题(严重)：存在冲突点，且有多个车流交叉冲突严重的相位。
[0122]
(3)直行车流受转向车流干扰：指进口道的直行车辆在进入交叉口时，如右方进口道的右转车辆不受控，则该进口道直行车辆会受右方进口道右转车辆的干扰，形成合流冲突点，从而导致通行能力折减，其问题诊断的时间粒度为时段级，空间粒度为进口道级。以常规的四肢交叉口(右转均不受控)为例，所分析的空间对象有四个：北进口直行与西进口右转、东进口直行与北进口右转、南进口直行与西进口右转以及西进口直行与南进口右转。
[0123]
首先，需分析现有tod时段内的信号配时，对每个相位进行分析，找出含有合流冲突点的相位。假设该周期内所含合流冲突点的相位有n个(标准四相位信号配时下，n＝4)，则需要对各合流点逐个分析，以此为判定条件：
[0124]ai,c
＝q
h,th
×qh,r
[0125]
其中：q
h,th
表示合流冲突流向中直行单车道平均小时流量(单位为辆)；q
h,r
表示合流冲突流向相邻交叉口右转单车道平均小时流量(单位为辆)；a
i,c
为该所含合流冲突相位
的相位i的合流冲突流量积(i＝1,2,
…
,n)，如大于50000，则说明此相位的直行车流受转向车流干扰，有信号优化空间。扩展到周期层面如下所示：
[0126]
·
无此问题：无合流冲突点，或存在此问题的相位少于1个；
[0127]
·
存在此问题(轻微)：存在合流冲突点，且存在此问题的相位1～2个；
[0128]
·
存在此问题(显著)：存在合流冲突点，且存在此问题的相位3～4个；
[0129]
·
存在此问题(严重)：存在合流冲突点，且存在此问题的相位大于4个。
[0130]
(4)流向不均衡系数较大：指同向或对向交通流量不均衡，从而导致的交叉口某一对或几对流向的饱和度不均衡系数大于设定的阈值，即失衡节点。其问题诊断的时间粒度为周期级/时段级，空间粒度为交叉口级，可用评估指标体系所构建的相位间需求不均衡系数、相位内需求不均衡系数、相位供需失衡指数指标进行计算。
[0131]
首先，基于此问题所对应的各项评估指标所对应的分值，可进一步得到诊断问题的分值，如下式所示。
[0132][0133]
其中：m1为“流向不均衡系数较大”诊断问题分值(无量纲)；分别为相位间需求不均衡系数、相位内需求不均衡系数、相位供需失衡指数指标所得到的评估指标分值；δ1,δ2,δ3为相位间需求不均衡系数、相位内需求不均衡系数、相位供需失衡指数指标的权重。
[0134]
在此基础上，基于“流向不均衡系数较大”诊断问题分值结果，可对其问题进行诊断。当诊断分值位于区间[100,80)内，对应等级为“优”，说明该交叉口在该时段内未诊断出此问题；如诊断分值位于区间[80,70)内，对应等级为“良”，说明该交叉口在该时段内诊断出了此问题，但程度轻微；如诊断分值位于区间[70,60)内，对应等级为“中”，说明该交叉口在该时段内诊断出了此问题，且程度显著；如诊断分值位于区间[60,0]内，对应等级为“差”，说明该交叉口在该时段内诊断出了此问题，且程度严重(下列诊断问题分值与等级的对应关系同上)。
[0135]
(5)绿灯时间利用率较低：指在所研究的时段内，某个流向或交叉口的绿灯时间利用率较低，即绿灯空放现象。最直观的体现则是该交叉口在周期内的绿灯空放时间过长，该指标的有效诊断可进一步服务于后期的信号配时优化，尤其是信号配时参数的重新设计，例如绿信比、周期时长等。其问题诊断的时间粒度为周期级/时段级，空间粒度为交叉口级，可用评估指标体系所构建的饱和度、绿灯空放时间比、相位供需失衡指数、绿灯到达比例指标进行计算。
[0136]
首先，基于此问题所对应的各项评估指标所对应的分值，在设置各项指标权重的基础上，可进一步得到诊断问题“绿灯时间利用率较低”的分值，其计算方法与诊断问题等级划分同诊断问题“流向不均衡系数较大”，此处不再赘述。
[0137]
(6)饱和度较高：指在所研究的时段内，某个流向或交叉口的饱和度较高，大于某一阈值的现象，不同于需求不合理中的“拥堵瓶颈”，前者指因信号配时设计不合理，使主要流向饱和度较高，从而导致交叉口整体饱和度较大的一种现象，而后者指因交通需求过大，始得交叉口各进口道均处于高饱和度的一种现象，此现象无法基于信号配时优化得以改善，需要从交通需求管理入手。对“饱和度较高”的合理诊断，可服务于后期的信号配时优
化，尤其是信号配时参数的重新设计。其问题诊断的时间粒度为周期级/时段级，空间粒度为交叉口级，可用评估指标体系所构建的饱和度、平均停车次数、车均信控延误、绿灯空放时间比、相位供需失衡指数指标进行计算。通过对不同方法来源的指标进行综合分析，可降低单个“饱和度”指标计算误差所带来的影响。
[0138]
首先，基于此问题所对应的各项评估指标所对应的分值，在设置各项指标权重的基础上，可进一步得到诊断问题“饱和度较高”的分值，其计算方法与诊断问题等级划分同诊断问题“流向不均衡系数较大”，此处不再赘述。
[0139]
(7)排队长度较长：指的是某个流向或交叉口的排队车辆到达或超出路中检测器位置，导致检测数据失效的一种现象，严重情况下还会造成排队溢出，影响其它方向的车辆行驶过程。对交通问题“排队长度较长”的有效诊断，可服务于后期的信号配时优化，从而降低其发生路段溢出的概率。其问题诊断的时间粒度为周期级/时段级，空间粒度为流向级/交叉口级，可用评估指标体系所构建的最大排队长度、剩余排队长度、绿灯启亮时刻排队长度、排队长度增长速度、排队清空时间比指标进行计算。通过对不同方法来源的指标进行综合分析，可降低单个“最大排队长度”指标计算误差所带来的影响。
[0140]
首先，基于此问题所对应的各项评估指标所对应的分值，在设置各项指标权重的基础上，可进一步得到诊断问题“排队长度较长”的分值，其计算方法与诊断问题等级划分同诊断问题“流向不均衡系数较大”，此处不再赘述。
[0141]
(8)车道溢出：指排队车辆超出其蓄车空间的一种现象，即交叉口短车道或者相邻车道的排队车辆超过其蓄车空间，阻挡相邻车道的车辆进入蓄车空间的一种现象，如图3所示。对交通问题“车道溢出”的有效诊断，可服务于相位相序参数的优化设计，从而降低车道溢出发生概率。其问题诊断的时间粒度为周期级/时段级，空间粒度为进口道级/交叉口级，可直接使用评估指标体系所构建的“短车道排队溢出周期比例”指标进行计算。
[0142]
基于评估指标“短车道排队溢出周期比例”的计算结果，当短车道排队溢出周期比例位于0％≤ns＜20％时，则说明无此诊断问题；当短车道排队溢出周期比例位于20％≤ns＜30％时，则说明可诊断出此问题，但程度轻微；当短车道排队溢出周期比例位于30％≤ns＜40％时，则说明可诊断出此问题，且程度显著；当短车道排队溢出周期比例大于40％时，则说明可诊断出此问题，且程度严重。
[0143]
(9)停车次数较多：指流向或交叉口的平均停车次数大于一定阈值的现象，可反映车辆在通过当前交叉口时整体运行状态，相较于“饱和度较高”诊断问题，该问题更能反映车辆的整个运行过程；此外，该问题可反映绿灯到达比例，定量分析干线协调效果。对交通问题“停车次数较多”的有效诊断，可服务于干线优化层面中的协调方案设计。其问题诊断的时间粒度为周期级/时段级，空间粒度为流向级/交叉口级，可直接使用评估指标体系所构建的“平均停车次数”指标进行计算。
[0144]
基于评估指标“平均停车次数”的打分结果，当分值位于80＜m≤100时，则说明无此诊断问题；当分值位于70＜m≤80时，则说明可诊断出此问题，但程度轻微；当分值位于60＜m≤70时，则说明可诊断出此问题，且程度显著；当分值低于60时，则说明可诊断出此问题，且程度严重。
[0145]
(10)多次排队比例较高：指的是车道、流向或交叉口的多次排队车辆(即停车次数大于1次的车辆)比例大于一定阈值的一种现象，可与交通问题“停车次数较多”共同反映交
叉口的停车现状。前者可反映具体停车次数的分配状态，后者则反映交叉口内车辆的平均停车状态。其问题诊断的时间粒度为周期级/时段级，空间粒度为流向级/交叉口级，可直接使用评估指标体系所构建的“多次排队车辆比例”指标对各个流向进行计算，并通过流量加权得到交叉口级结果。
[0146]
基于评估指标“多次排队车辆比例”的打分结果，当分值位于80＜m≤100时，则说明无此诊断问题；当分值位于70＜m≤80时，则说明可诊断出此问题，但程度轻微；当分值位于60＜m≤70时，则说明可诊断出此问题，且程度显著；当分值低于60时，则说明可诊断出此问题，且程度严重。
[0147]
(11)信控延误较高：指流向、相位或交叉口的信控延误大于设定阈值的一种现象，可在交通问题“饱和度较高”“停车次数较多”的基础上对具体停车时间进行量化。对该交通问题的有效诊断，可服务于后期的信号配时优化，尤其是信号配时参数的重新设计。其问题诊断的时间粒度为周期级/时段级，空间粒度为交叉口级，可直接使用评估指标体系所构建的“车均信控延误”指标进行计算。
[0148]
基于评估指标“车均信控延误”的打分结果，当分值位于80＜m≤100时，则说明无此诊断问题；当分值位于70＜m≤80时，则说明可诊断出此问题，但程度轻微；当分值位于60＜m≤70时，则说明可诊断出此问题，且程度显著；当分值低于60时，则说明可诊断出此问题，且程度严重。
[0149]
(12)相位末车流消散较慢：指流向或交叉口的机动车余留比例大于设定阈值的一种现象，即当前绿灯结束直至下一相位绿灯启亮这一时段内，因全红时间参数设置不合理，车辆未能驶离交叉口。对此交通问题的有效诊断，可服务于后期的信号配时优化，尤其是黄灯时长、全红时间的选取。其问题诊断的时间粒度为相位级/时段级，空间粒度为流向对级/交叉口级，可直接使用评估指标体系所构建的“交叉口清空余留周期比例”指标进行计算。
[0150]
基于评估指标“交叉口清空余留周期比例”的计算结果，可对周期内各相位的清空现象进行研判。对于单周期而言，“该周期清空余留时间充足”指没有相位存在“清空余留时间不足”现象，“该周期清空余留时间不足”指至少有一个相位存在“清空余留时间不足”现象；在此基础上，可进一步分析时段级诊断结果。
[0151]
·
无此问题：tod时段内“清空余留时间”不足的周期占比小于20％；
[0152]
·
存在此问题(轻微)：tod时段内“清空余留时间”不足周期占比为20％～40％；
[0153]
·
存在此问题(显著)：tod时段内“清空余留时间”不足周期占比为40％～60％；
[0154]
存在此问题(严重)：tod时段内“清空余留时间”不足周期占比大于60％。
[0155]
(13)低饱和路口：指路口时段流量远低于通行能力的一种现象，是绿灯时间利用率较低的极端情况，即交叉口各相位的绿灯利用率均较低。当所研究交叉口的交通需求过低，但周期设置过长时，会出现此类现象。“低饱和路口”问题会降低交叉口的控制效益，当“低饱和路口”问题出现时，如其情况较为轻微，可通过重新设计信号配时方案予以优化，如问题严重时，则可改变控制方式，如设置为感应控制。其问题诊断的时间粒度为周期级/时段级，空间粒度为流向级/交叉口级，可用评估指标体系所构建的饱和度、绿灯利用率、相位内不均衡系数、相位间需求不均衡系数、相位供需失衡指数指标进行计算。通过对不同方法来源的指标进行综合分析，可降低单个“饱和度”指标计算误差所带来的影响。
[0156]
首先，基于此问题所对应的各项评估指标所对应的分值，在设置各项指标权重的
基础上，可进一步得到诊断问题“低饱和路口”的分值，其计算方法与诊断问题等级划分同诊断问题“流向不均衡系数较大”，此处不再赘述。
[0157]
(14)拥堵瓶颈：指在所分析的时段内，交叉口各相位清空能力均显不足，各进口道的剩余排队长度均过高的一种现象，该问题的有效识别可服务于后期的信号配时优化，以及宏观层面的交通需求管理。其问题诊断的时间粒度为周期级/时段级，空间粒度为交叉口级，可用评估指标体系所构建的剩余排队长度、短车道排队溢出周期比例、路段排队溢出周期比例、饱和度、平均停车次数、多次停车比例以及车均信控延误指标进行计算。
[0158]
首先，基于此问题所对应的各项评估指标所对应的分值，在设置各项指标权重的基础上，可进一步得到诊断问题“拥堵瓶颈”的分值，其计算方法与诊断问题等级划分同诊断问题“流向不均衡系数较大”，此处不再赘述。
[0159]
(15)路段溢出：指交叉口进口道的排队长度超过其安全蓄车空间，影响上游车辆消散的一种现象，如图4所示。对该问题的有效识别，可服务于后期的信号配时优化，降低下游交叉口排队车辆对上游交叉口行驶车辆的影响。其问题诊断的时间粒度为周期级/时段级，空间粒度为流向级/交叉口级，可直接使用评估指标体系所构建的“路段排队溢出周期比例”指标进行计算。
[0160]
基于评估指标“路段排队溢出周期比例”的计算结果，当路段排队溢出周期比例为0时，则说明无此诊断问题；当路段排队溢出周期比例位于0％≤ns＜10％时，则说明可诊断出此问题，但程度轻微；当路段排队溢出周期比例位于10％≤ns＜20％时，则说明可诊断出此问题，且程度显著；当路段排队溢出周期比例大于20％时，则说明可诊断出此问题，且程度严重。相较于交通问题“车道溢出”，交通问题“路段溢出”的诊断等级更为严格，这是因为一般情况下，流向的排队长度很容易超过其短车道蓄车空间，但因其排队长度较短，溢出部分车辆消散较快，被阻挡车辆在一定时间内可进入其对应的蓄车空间。而路段溢出中，排队车辆已布满整条路段，其消散时间较长，且容易造成上游交叉口的整体拥堵，因此，其诊断条件更为苛刻。
[0161]
(16)低速车队：指的是车辆时走时停、车距较小、车速较低(一般不超过30km/h)，发动机长时间低转速运行的一种现象，即低速跟驰现象，为诱发性拥堵的一种，如图5所示。对该问题的有效识别，可服务于后期的信号配时优化，特别是干线协调控制方案的生成。其问题诊断的时间粒度为周期级/时段级，空间粒度为进口道级。
[0162]
当所分析的下游进口道的排队长度超过其路段的安全排队长度时，可进一步分析上游交叉口中三个流向b1,b2,b3的车头时距变异系数，对该问题进行诊断。基于概率论的研究，当变异系数处于范围0～15％时属于小变异现象，当变异系数处于范围16％～35％时属于中等变异现象，当变异系数大于36％时属于高度变异现象，在此基础上，进一步对交通问题“低速车队”进行诊断：
[0163]
·
无此问题：车头时距序列变异系数为小变异的上游流向个数为0；
[0164]
·
存在此问题(轻微)：车头时距序列变异系数为小变异的上游流向个数为1；
[0165]
·
存在此问题(显著)：车头时距序列变异系数为小变异的上游流向个数为2；
[0166]
·
存在此问题(严重)：车头时距序列变异系数为小变异的上游流向个数为3。
[0167]
(17)拥堵呈线状蔓延：指的是当前交叉口因交通量水平过大，形成拥堵瓶颈，且该趋势继续向所研究交叉口的上游交叉口蔓延的一种现象。对该问题的有效识别，可服务于
后期的信号配时优化，特别是干线或区域协调控制方案的生成。其问题诊断的时间粒度为时段级，空间粒度为进口道级。
[0168]
该问题的诊断需考虑所分析的交叉口以及其上游交叉口的运行状态，分别对其交叉口以及其上游交叉口的“拥堵瓶颈”问题进行诊断，并基于其结果进一步对交通问题“拥堵呈线状蔓延”进行诊断：
[0169]
·
无此问题：该交叉口不为拥堵瓶颈，或为拥堵瓶颈但上游为拥堵瓶颈的交叉口个数为0；
[0170]
·
存在此问题(轻微)：该交叉口为拥堵瓶颈，且上游为拥堵瓶颈的交叉口个数为1；
[0171]
·
存在此问题(显著)：该交叉口为拥堵瓶颈，且上游为拥堵瓶颈的交叉口个数为2；
[0172]
存在此问题(严重)：该交叉口为拥堵瓶颈，且上游为拥堵瓶颈的交叉口个数为超过2。
[0173]
本实施例中，供给不合理是指在所研究的控制时段内，因信号控制、几何设计、交通组织不合理而导致的交通问题，可体现在信号周期、相位相序、渠化设计等多个方面(即二级诊断问题)，具体表现为：
[0174]
a1)tod划分不合理：指因tod方案(即控制时段方案)划分不合理从而导致的交通问题，其体现为tod时段内交通参数的波动较大。其问题诊断的时间粒度为tod时段级，空间粒度为交叉口级，诊断指标为各tod时段内指定交通参数的变异系数(本发明中选用交叉口流量)。
[0175]
a2)绿信比不合理：指因绿信比参数设置不合理从而导致的交通问题，其问题诊断的时间粒度为tod时段级，空间粒度为交叉口级，可体现在绿灯时间利用率较低、饱和度较高、低饱和路口、信控延误较高、停车次数较多、多次排队比例较高、流向饱和度不均衡系数较大等多个三级诊断问题中。
[0176]
a3)信号周期不合理：指因信号周期参数设置不合理从而导致的交通问题，其问题诊断的时间粒度为tod时段级，空间粒度为交叉口级，可体现在信控延误较高、停车次数较多、多次排队比例较高、排队长度较长、直左排队相互干扰(短车道溢出现象)等多个三级诊断问题中。
[0177]
a4)相位相序不合理：指因相位相序参数设置不合理所导致的交通问题，其问题诊断的时间粒度为tod时段级，空间粒度为交叉口级，可体现在溢出周期比例过大、排队长度较长等多个三级诊断问题中。
[0178]
a5)绿间隔不合理：指因绿灯间隔时间参数(黄灯时间、全红时间)设置不合理所导致的交通问题，其问题诊断的时间粒度为tod时段级，空间粒度为交叉口级，可体现在车流冲突较严重、相位末车流消散较慢(全红时间设置不足)等多个三级诊断问题中。
[0179]
a6)渠化设计不合理：指因交叉口渠化设计不合理从而导致的交通问题，其问题诊断的时间粒度为tod时段级，空间粒度为交叉口级，可体现在直行车流受转向车流干扰、绿灯时间利用率较低、饱和度较高、多次排队比例较高等多个三级诊断问题中。
[0180]
a7)交通组织不合理：指因交叉口交通组织不合理从而导致的交通问题，其问题诊断的时间粒度为tod时段级，空间粒度为交叉口级，可体现在信控延误较高、停车次数较多、
多次排队比例较高、流向不均衡系数较大(失衡节点)、排队长度较长(长排队现象)、车流冲突较严重等多个三级诊断问题中。
[0181]
需求不合理是指在所研究的控制时段内，因交通需求管理不合理而导致的交通问题，可体现在二级诊断的多个方面，如交叉口局部溢流、交叉口全局溢流等方面，具体表现为：
[0182]
b1)局部溢流：指因需求不合理从而导致发生局部溢流的交通问题，其问题诊断的时间粒度为tod时段级，空间粒度为进口道级/交叉口级，可体现在路段溢出、拥堵瓶颈、停车次数较多、低速车队等多个三级诊断问题中。
[0183]
b2)全局溢流：指因需求不合理从而导致发生全局溢流的交通问题，是局部溢流问题的极端情况，即溢流现象进一步往相邻交叉口蔓延，其问题诊断的时间粒度为tod时段级，空间粒度为交叉口级，可体现在路段溢出、拥堵瓶颈、多次停车、低速车队、拥堵呈线状蔓延等多个三级诊断问题中。
[0184]
步骤3-2)基于可评估指标的运行状态定量分析结果，构建问题诊断与运行评估间的对应关系。
[0185]
步骤3-3)对各类三级诊断问题进行识别，根据三级诊断问题及其严重等级，确定潜在的优化目标，得到对应的优化措施。
[0186]
本实施例中，面向城市道路信号控制交叉口构建优化措施方案库，具体的，可在信号控制、渠化设计、交通组织等方面构建23类优化措施方案，如表4所示。
[0187]
表4
[0188]
符号单点优化措施符号单点优化措施a优化绿信比m设置预信号b优化信号周期n改设单行道c优化相位结构o设计可变车道/潮汐车道d优化相位结构与车道功能p二次过街/对角线斜穿过街etod时段划分方案优化q增加行人过街安全岛/天桥f优化信号控制方式r通行规则/停车线设计g借道左转/左转车道置于右侧s出行产生优化h设计左转/直行待行区t出行分布优化i增设导流线u出行方式优化j增加车道数v空间路线优化k禁左(绕道左转)w时间选择优化l右转控制
ꢀꢀ
[0189]
在得到了诊断问题结论(无此问题、问题轻微、问题显著、问题严重)的基础上，该交通系统潜在的优化目标以及优化参数也更加明确。因此，可进一步构建诊断问题及其严重等级与优化方案的关系如表5所示。
[0190]
表5
[0191][0192][0193]
步骤3-4)在对各类三级诊断问题进行识别的基础上，综合分析各类三级问题的诊断结果，对一/二级诊断问题进行诊断，实现信号控制交叉口的宏观控制。
[0194]
信号控制一/二级诊断是可提供给交通管理者与决策者最为直观的决策结论，然而，在实际运用中，难以直接构建二级诊断问题与评估指标参数间的对应关系。因此，本发明设置三级诊断问题，通过多个三级诊断问题的整体诊断效果，综合分析得到一/二级诊断问题的结论。
[0195]
具体包括以下步骤：
[0196]
步骤3-4-1)确定一/二级诊断问题与三级诊断问题的对应关系，如表6所示。
[0197]
表6
[0198]
[0199][0200]
步骤3-4-2)基于诊断问题多层级对应关系，在三级诊断问题打分结果的基础上，采用综合指标评估方法，计算得到一/二级诊断问题的打分结果。
[0201]
现有的综合指标评估方法主要分为主观赋权法与客观赋权法两类，前者采取定性的方法，由专家根据经验进行主观判断得到各指标的权数，如层次分析法、模糊综合评判法等，后者根据指标之间的相关系数或各项指标的变异系数来确定权数，如熵值法、灰色关联度法等。此步骤可基于多有已有方法计算得到，此处不再赘述。
[0202]
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依据本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理、或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在权利要求书所确定的保护范围内。

技术特征：
1.一种面向城市道路信号控制交叉口的交通问题诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)从通行状态、控制效益两方面出发，构建面向交通问题诊断的城市道路信号控制交叉口评估指标体系，并基于交通检测设备所采集的数据进行周期级、车道级计算，得到各项评估指标计算结果；步骤2)结合所分析的信控交叉口的交通需求，以单个控制时段作为问题诊断的时间粒度，以评估指标计算结果作为输入，基于信号控制优化模型输出控制信号的预优化方案，并确定各类可评估指标的参考区间；基于评估指标计算结果与参考区间，对各类可评估指标的运行状态进行定量分析，其中，所述参考区间为交通状况良好的情况下指标值应处的合理范围，所述可评估指标为具有参考区间的评估指标；步骤3)从供给不合理、需求不合理两方面入手，构建面向城市道路信号控制交叉口的交通问题诊断模型，并基于可评估指标的运行状态定量分析结果，构建问题诊断与运行评估间的对应关系，确定潜在的优化目标，建立问题导向的控制信号优化，实现交通问题诊断。2.根据权利要求1所述的一种面向城市道路信号控制交叉口的交通问题诊断方法，其特征在于，与通行状态相关的评估指标包括交通量、车头时距变异系数、最大排队长度、绿灯启亮时刻排队长度、红灯启亮时刻排队长度、排队长度增长速度、短车道排队溢出周期比例、路段排队溢出周期比例。3.根据权利要求1所述的一种面向城市道路信号控制交叉口的交通问题诊断方法，其特征在于，与控制效益相关的评估指标包括饱和度、相位间需求失衡指数、相位内需求失衡指数、绿灯到达比例、平均停车次数、多次排队车辆比例、车均控制延误、绿灯空放时间比、绿灯利用率、排队清空时间比、相位供需失衡指数、交叉口清空余留周期比例。4.根据权利要求2所述的一种面向城市道路信号控制交叉口的交通问题诊断方法，其特征在于，所述步骤2)具体包括以下步骤：步骤2-1)基于当前信号控制交叉口的实际交通需求，以单个控制时段作为问题诊断的时间粒度，使用轻量化、可实施的信号控制优化模型，以交通量数据为输入，输出单点交叉口的信号配时预优化方案；步骤2-2)基于步骤1)所述的单点评估指标计算方法以及步骤2-1)所述的信号控制优化模型，计算得到各类可评估指标的参考区间，其中，所述参考区间的确定方法包括基于饱和度实用限值的参考区间推导方法、基于规范/论文的参考区间确定方法与基于交通波重构的参考区间推导方法三类；步骤2-3)基于评估指标计算结果与参考区间，对各类可评估指标的运行状态进行定量分析。5.根据权利要求1或4所述的一种面向城市道路信号控制交叉口的交通问题诊断方法，其特征在于，所述信号控制优化模型的实现方法包括基于最小延误的webster法、基于饱和度的hcm法。6.根据权利要求1所述的一种面向城市道路信号控制交叉口的交通问题诊断方法，其特征在于，所述步骤3)具体包括以下步骤：步骤3-1)从供给不合理、需求不合理两方面入手，构建面向城市道路信号控制交叉口
的交通问题诊断模型，其中，所述交通问题诊断模型为一级-二级-三级架构，一级诊断问题分为供给不合理、需求不合理两类，该类结论属于宏观结论；二级诊断问题从多个方面进行细分，直接对应到所需采取的优化措施，其中，所述多个方面包括信号周期、相位相序、渠化设计；三级诊断问题作为交通系统问题表征的最小单元，用于建立与潜在优化目标和优化参数间的对应关系；同时，对诊断问题的严重等级进行划分；步骤3-2)基于可评估指标的运行状态定量分析结果，构建问题诊断与运行评估间的对应关系；步骤3-3)对各类三级诊断问题进行识别，根据三级诊断问题及其严重等级，确定潜在的优化目标，得到对应的优化措施；步骤3-4)在对各类三级诊断问题进行识别的基础上，综合分析各类三级问题的诊断结果，对一/二级诊断问题进行诊断，实现信号控制交叉口的宏观控制。7.根据权利要求6所述的一种面向城市道路信号控制交叉口的交通问题诊断方法，其特征在于，所述三级诊断问题包括：tod时段内交通量波动较大、车流交叉冲突较严重、直行车流受转向车流干扰、流向不均衡系数较大、绿灯时间利用率较低、饱和度较高、排队长度较长、车道溢出、停车次数较多、多次排队比例较高、信控延误较高、相位末车流消散较慢、低饱和路口、拥堵瓶颈、路段溢出、低速车队、拥堵呈线状蔓延，每一个三级诊断问题的诊断结论按照严重等级划分为4个等级，分别为：无此问题、问题轻微、问题显著和问题严重。8.根据权利要求7所述的一种面向城市道路信号控制交叉口的交通问题诊断方法，其特征在于，所述供给不合理是指在所研究的控制时段内，因信号控制、几何设计、交通组织不合理而导致的交通问题，体现于二级诊断问题的多个方面，具体包括：a1)tod划分不合理：指因tod方案划分不合理从而导致的交通问题，体现为tod时段内交通参数的波动较大，对应问题诊断的时间粒度为tod时段级，空间粒度为交叉口级，诊断指标为各tod时段内指定交通参数的变异系数；a2)绿信比不合理：指因绿信比参数设置不合理从而导致的交通问题，问题诊断的时间粒度为tod时段级，空间粒度为交叉口级，体现在如下所述的多个三级诊断问题中：绿灯时间利用率较低、饱和度较高、低饱和路口、信控延误较高、停车次数较多、多次排队比例较高、流向饱和度不均衡系数较大；a3)信号周期不合理：指因信号周期参数设置不合理从而导致的交通问题，问题诊断的时间粒度为tod时段级，空间粒度为交叉口级，体现在如下所述的多个三级诊断问题中：信控延误较高、停车次数较多、多次排队比例较高、排队长度较长、短车道溢出现象；a4)相位相序不合理：指因相位相序参数设置不合理所导致的交通问题，问题诊断的时间粒度为tod时段级，空间粒度为交叉口级，体现在如下所述的多个三级诊断问题中：溢出周期比例过大、排队长度较长；a5)绿间隔不合理：指因绿灯间隔时间参数设置不合理所导致的交通问题，问题诊断的时间粒度为tod时段级，空间粒度为交叉口级，体现在如下所述的多个三级诊断问题中：车流冲突较严重、相位末车流消散较慢；a6)渠化设计不合理：指因交叉口渠化设计不合理从而导致的交通问题，问题诊断的时间粒度为tod时段级，空间粒度为交叉口级，体现在如下所述的多个三级诊断问题中：直行
车流受转向车流干扰、绿灯时间利用率较低、饱和度较高、多次排队比例较高；a7)交通组织不合理：指因交叉口交通组织不合理从而导致的交通问题，问题诊断的时间粒度为tod时段级，空间粒度为交叉口级，体现在如下所述的多个三级诊断问题中：信控延误较高、停车次数较多、多次排队比例较高、流向不均衡系数较大、排队长度较长、车流冲突较严重。9.根据权利要求7所述的一种面向城市道路信号控制交叉口的交通问题诊断方法，其特征在于，所述需求不合理是指在所研究的控制时段内，因交通需求管理不合理而导致的交通问题，体现在二级诊断问题的多个方面，具体包括：b1)局部溢流：指因需求不合理从而导致发生局部溢流的交通问题，问题诊断的时间粒度为tod时段级，空间粒度为进口道级/交叉口级，体现在如下所述的多个三级诊断问题中：路段溢出、拥堵瓶颈、停车次数较多、低速车队；b2)全局溢流：指因需求不合理从而导致发生全局溢流的交通问题，是局部溢流问题的极端情况，即溢流现象进一步往相邻交叉口蔓延，问题诊断的时间粒度为tod时段级，空间粒度为交叉口级，体现在如下所述的多个三级诊断问题中：路段溢出、拥堵瓶颈、多次停车、低速车队、拥堵呈线状蔓延。10.根据权利要求6所述的一种面向城市道路信号控制交叉口的交通问题诊断方法，其特征在于，所述步骤3-4)具体包括以下步骤：步骤3-4-1)确定一/二级诊断问题与三级诊断问题的对应关系；步骤3-4-2)基于诊断问题多层级对应关系，在三级诊断问题打分结果的基础上，采用综合指标评估方法，计算得到一/二级诊断问题的打分结果，其中，所述综合指标评估方法分为主观赋权法与客观赋权法两类，所述主观赋权法包括层次分析法、模糊综合评判法，客观赋权法包括熵值法、灰色关联度法。

技术总结
本发明涉及一种面向城市道路信号控制交叉口的交通问题诊断方法，包括：从通行状态、控制效益两方面出发，确定各项评估指标计算结果；结合信控交叉口的交通需求，以单个控制时段作为问题诊断的时间粒度，以评估指标计算结果作为输入，基于信号控制优化模型输出预优化方案，并确定各类可评估指标的参考区间，对各类可评估指标的运行状态进行定量分析；从供给不合理、需求不合理两方面入手，构建交通问题诊断模型，基于可评估指标的运行状态定量分析结果，构建问题诊断与运行评估间的对应关系，确定潜在的优化目标，建立问题导向的控制信号优化，实现交通问题诊断。与现有技术相比，本发明能够精准、自主地对信号控制交叉口运行问题进行诊断。进行诊断。进行诊断。


技术研发人员：唐克双 吴浩 刘家豪 邱红桐
受保护的技术使用者：同济大学
技术研发日：2023.03.16
技术公布日：2023/6/27