大中城市交通信号控制与诱导分析
摘 要：交通网络是组成城市的重要结构，其组成及其复杂，包括车、人以及路和周遭环境，这种高度复杂的特性以及大规模性和不确定性即城市交通网络系统特性。另外复杂的交通环境致使交通模型也随之复杂化，并且交通车流以及交通事故的突发等状况对大中城市的交通网设计提出了更高的要求，在大中城市交通信号控制以及诱导中，全局优化性成为了设计的关键，文章便着重就此类问题进行了探讨。
关键词：交通网络；信号；控制；诱导
中图分类号：U491 文献标识码：A
1实时的交通数据收集
城市交通网络控制的主要目的便是提高道路交通的可靠性，这就需要交通信息传输网络锁传输的数据具有及时性、可靠性以及实时性。这些通过车载自组网络可以有效的解决，通过移动交通车实时进行交通流信息的采集。另外一些车辆也可以自己进行交通信息采集装置的设置。在这一网络中，通信节点为车辆。这些车辆可以是任何的车辆，而基站可以是政府管理业可以是运营商管理，因而具有一定的灵活性。
车辆是处于移动状态中的节点，不但速度相对较快，其位置也会相对较为灵活，因而相较于传统的交通控制网络，车载自组织网络在速度、通讯、以及持续性上具有一定的优势，不但速度高，相邻车辆之间的通讯连接时长较短，并且还具有持续移动的特性，这种动态特性使得该网络具有更高的效率。另外，在道路网络的控制下，车载无线传感器的拓扑结构可变性也相对较高，且信息的采集、传输会沿着交通网络进行，因而在设计的过程中，必须将这种移动特性以及拓抖变化考虑在内。
该网络结构还具有一大特点，那边是大规模性。在大中城市交通网络中，该网络由上百万的车辆组成，但是节点间的数据通讯却只能局限在某些地区，因而通讯网络又被分隔为不同的区域。但是即便是在局部，车辆在某段路中仍旧可以作为网络节点，这样网络中就会产生数据冗余，怎样才能够解决信息的冗余问题，是当前该网络建设中亟待解决的问题。另外针对交通信号控制网络中的大规模网络，网络最需要进行考虑的问题之一便是如何均衡分配流量。总之，研究人员对于车载自组织网络还需要进一步研究，以此解决以下难题。
（1）高速变化性。拓扑结构具有的该特性是由于车辆在行驶过程中具有高速特征，并且车辆间也在进行相对运动，因而就造成了在固定的道路交通网络中，拓扑结构一直处在频繁的变化之中。
（2）网络分隔频繁。车辆在城市交通网中不断的在移动变化，因而车载自组织网络也处在变化中，而不断的被分隔组合，这就使得网络被分成了多个部分。
（3）短时有效性。由于交通流在不断的改变，因而网络路径的有效性相对较短。这也是由于拓扑结构的快速变化所致，很多路由就会出现在使用前便失效的现象。
（4）数据传输分配问题以及系统冗余过大的问题。同一时间地点会出现同时出现数十辆采集车传输的交通流信息的现象，但是信息的来源渠道会有所差异。
2优化控制
控制城市交通网络，首先需要对城市交通网络进行智能化控制，这是目前所建设的智能交通工程的主要目的，而对交通信号的控制是城市智能交通的前提条件，通过网络化的管理系统完成城市交通信号的控制。由于城市交通是环境、道路以及车流和人流的集成体，具有高度复杂性，且在交通系统运行的过程中还存在不确定性以及动态性等特点，这种分布式的大规模网络结构致使交通信号控制具有相当大的挑战。城市交通路口信号装态的控制，以及对信号进行配时等措施可以对城市交通延误现象予以控制，并且通过这种路口交通信号的控制调整可以有效提高交通系统运行效率，因而针对城市交通拥堵，交通信号控制成为了最为有效的方式。
交通信号灯最初仅仅采用了固定配时的方式进行控制，属于自动控制，通过这种方式在最初时作用显著，因为那时的交通流量相对较小。但是随着城市的发展，交通流量的增大，以及交通流随机性的增强，这种单一固定的控制方式已经无法适应城市的发展。而多时段的灵活配时方案成为了当前适用最为广泛的方式，并却带了固定配时控制器。
另外，现代化的交通控制系统还需要针对混合型的交通模型进行精确的理论分析，以便保证对道路交通的了解，使得控制结果更加的可靠。同时，城市交通网络具有的随机不确定性也增加了交通信号控制的难度，如何增强交通信号控制系统的自适应能力，是智能交通网络研究的又一个难点。
3满足演示约束
从本质上来看，交通流是短时非定常流动，城市交通网络的动态交通配流是以时刻变化的交通需求为对象进行交通流的动态分配。所以，动态的分析交通流的形成、传播和消失的机理是必需的。对短时非定常的城市交通流进行实时的动态分析，才能对城市交通网络中的各种各样随机产生的城市交通流现象进行更精确、更广泛地描述，这是对交通需求和交通网络进行动态分析的重要部分。对于实时的交通流分析，实际路段出行阻抗函数描述的准确性，起着极其关键的作用。考虑当前路段的流量-时间函数关系，结合当前路段车流的流入流出来准确描述出行阻抗，是交通诱导所需要解决的最基础的问题。总的来说，交通管理者的目的是：（1）最小化整个交通网中总的车辆行驶时间；（2）最小化每个车辆出行费用；（3）最小化平均拥挤程度；（4）最小化整个城市交通网络的总延误时间等。
由上所述可以看出，大规模路网的交通流分配问题可转变为优化问题来分析求解。随着研究的深入，最优控制的理论和数学规划已经日趋成熟，部分模型的计算’和分析也变得日趋容易，但存在的最大不足是对于大规模网络缺少求解的有效一般性算法，其最优求解过程通常是一个NP难问题。
因此，在现代城市交通管理中，智能化管理手段已经成为了时代主流，也成为了交通信号的控制系统以及诱导系统之间的基础组成，在对交通控制影响进行深入考虑的同时，对交通管理进行优化，协调统一诱导与控制两大系统。因而城市交通流诱导工作中最为重点的内容便是如何才能够在诱导工作和控制工作之间形成协调统一的状态，如何精确的有效的对运行信號进行控制，同时也能够满足用户出行需要。这些还需要交通部门的工作人员进一步予以研究。
参考文献
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