成 卫，刘 翔，雷建明

(1. 昆明理工大学 交通工程学院，云南 昆明 650504； 2. 玉溪市公安局交通警察支队，云南 玉溪 653100)

0 引 言

随着全国机动车保有量的逐年攀升，以及快速的城市化进程，城市道路交通网络拥堵成了一个极其严重的问题。城市交通道路拥堵不仅给驾驶员带来心理压力，而且造成严重的环境问题。交叉口交通控制即将交叉口各个方向的交通流进行时间上的分离，通过分配各个方向的通行权，实现各个方向的有序通行。影响城市交叉口道路控制效率的主要参数有交叉口信号周期时长与各相位绿信比。在交通管理与控制理论中，交叉口信号周期时长的调整被称作是战略性的控制,对整个交叉口的车辆通行有着重要的作用。因此，在信号配时中，对交叉口信号周期时长的计算与分析是非常重要的。一般情况下，交叉口信号周期时长越长，交叉口所能通过的车辆越多、通行能力越大。然而，随着交叉口信号周期时长的增加，车辆在交叉口的平均延误与各相位的排队长度逐步增加，反而增大了交通堵塞程度。目前，对交叉口信号周期时长的优化以采用单一历史数据建立优化模型求解的方法为主[1，2]；而基于交通流预测的交叉口信号控制也是以优化交叉口某一相位的绿灯时长为主[3-6]。鉴于城市道路交通流存在着周期性[7-9]，笔者利用交叉口的历史交通流量信息，用RBF神经网络预测模型，来预测未来某一天交叉口交通流量。首先，以车辆平均延误及平均停车率为最优控制目标，建立交叉口信号周期时长的多目标优化模型；……