交叉口信号配时课程设计.docx
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交叉口信号配时课程设计
信号交叉口信号配时
[摘要]道路交叉口（roadintersection）是指两条或两条以上道路的相交处。
车辆、行人汇集、转向和疏散的必经之地，为交通的咽喉。
因此，正确设计道路交叉口，合理组织、管理交叉口交通，是提高道路通行能力和保障交通安全的重要方面。
此次交叉口信号灯控制配时的调查地点是金山大道和金榕路交叉口。
该交叉口地处市区东北部，属于平面十字型交叉口。
金山大道路段为双向八车道；金榕路方向为双向六车道。
周围分布饭店、居民住宅区、电缆厂、邮政局等，是一个非常重要的交叉口，并且金山大道是主干道。
本组通过实际观测的方法测得了道路交叉口的交通流量等信息。
金山大道流量比金榕路车流量大很多，且金山大道东进口的左转公交车流量极大。
到目前为止，定时信号的配时方法在国际上主要有英国的WEBSTER法，澳大利亚ARRB法及美国HCM法等。
我国有停车线法和冲突点法等方法。
随着研究不断深入，定时信号的配时方法也在进一步的改进。
本设计采用的方法以英国的WEBSTER法为主。
本次设计本小组分工合作，共采集了车道宽、交通流量、车头时距、信号灯信号显示及周期等数据。
并且对数据作出了运算整理.摒弃了有问题的数据,保证使用严谨的数据进行运算.
[关键词]交通工程，道路交叉口，信号配时，WEBSTER法，相位，课程设计。
1、现状交通调查
1.1金山大道/金榕路交叉口现状概况
道路交叉口（roadintersection）是指两条或两条以上道路的相交处。
车辆、行人汇集、转向和疏散的必经之地，为交通的咽喉。
因此，正确设计道路交叉口，合理组织、管理交叉口交通，是提高道路通行能力和保障交通安全的重要方面。
此次交叉口信号灯控制配时的调查地点是金山大道和金榕路交叉口。
该交叉口地处市区东北部，属于平面十字型交叉口。
西南路方向路段为双向六车道；金山大道方向为双向八车道。
周围分布饭店、居民住宅区、电缆厂、邮政局等，是一个非常重要的交叉口，并且西南路是主干道。
根据实地观察测量和分析讨论，本组对整个交叉口形状、车道划分与交通流运行轨迹进行了绘制，如下图所示。
图1西南路和富民路交叉口平面图
1.2交通流量调查
本组通过实际观测的方法测得了道路交叉口的交通流量等信息。
具体观测时间为。
具体测量方法为，对各车道分配人员进行定时计数以获得交通流量，对直行和左转的车道在红灯结束时按车计时获得车头时距，对各相位红绿灯分别计时等。
交通流量通过在交叉口的高峰时间观测1小时获得，整理后的高峰小时流量见下表。
表1交叉口各流向流量
进口道
实测交通量Qmn（pcu/h）
车头时距（s）
西南路
北进口
直行
3176
2.12
右转
1135
总计
4311
西南路
南进口
直行
2256
2.11
左转
716
总计
2972
富民路
西进口
左转
596
2.28
右转
221
总计
817
1.3交叉口几何尺寸调查
交叉口几何尺寸通过实际测量，整理后的信息见下表
表2交叉口几何尺寸调查表
进口道
方向
车道数（单向）
直行
车道数
直行道宽度（m）
右转
车道数
右转车道宽度（m）
左转
车道数
左转车道宽度（m）
西南路
北进口道
4
3
3.00
1
3.00
0
——
西南路
南进口道
3
3
3.00
0
——
0
——
富民路
西进口道
3
0
——
1
3.00
2
3.00
2、信号相位分析
2.1实地观测
由本次设计实地观测的西南路/富民路交叉口情况可知：
西南路车流量比富民路车流量大很多，且只有西南路南进口和富民路西进口存在左转车流。
且西南路南进口的左转仅限公交且车流量极少。
而我们想知道是否有必要设置专有的左转相位，就必须求出各相位的左转通行能力与实测值进行比较。
2.2理论依据
可插车间隙理论虽然是用于计算无信号机的平面交叉口通行能力，而无信号交叉口遵循的是优先规则控制，即其通行顺序依次为：
主要道路直行流向、主要道路左转流向、次要道路直行流向、次要道路左转流向。
两相位交叉口车流运行特征跟交叉口优先规则控制有一些相似之处，因此可以根据可穿插间隙理论来分析其左转车道的通行能力。
2.3具体算法步骤
根据可插入间隙理论，假设主要道路车流按泊松分布到达，可建立计算左转通行能力Q’max的公式如下：
式中：
Q’max---次要道路可通过的最大交通量
Q---主要道路交通量
q---Q/3600
tc---次要道路可以穿过主要道路车流的临界间隙（s）
h---次要道路车辆连续通过时的车头时距（s）
2.4必要性分析结果
由计算可以得出：
表3最大左转交通量和实际左转交通量的比较
相位
交通量（pcu/h）
第一相位（）
第二相位（）
最大左转交通量
229
72
实际左转交通量
20
5
可见每个相位都能满足其冲突左转交通量。
故没必要增设一个专用左转相位。
所以我们决定对西南路/富民路交叉口依然采用二相位配时方案。
3、制定配时方案
到目前为止，定时信号的配时方法在国际上主要有英国的WEBSTER法，澳大利亚ARRB法及美国HCM法等。
我国有停车线法和冲突点法等方法。
随着研究不断深入，定时信号的配时方法也在进一步的改进。
本设计采用的方法以英国的WEBSTER法为主。
其信号配时设计流程图和信号相位基本方案如下：
3.1信号配时设计流程
图3WEBSTER法信号配时流程图
3.2信号配时方案原理
首先计算每车道的饱和流量S，使用下式进行计算：
S＝3600/h
h——饱和车头时距
然后计算流量比。
公式如下。
yi=qi/si
计算流量比的总和，公式如下式：
y=Σmax[yj,yj……]=Σmax[（qd/sd）j,（qd/sd）j……]
启动损失时间
L=Σ（l+I-A）
信号周期时长的计算，公式如下所示：
C=（1.5l+5）/（1-y）
C0—周期时长，Y—流量比总和，L—信号总损失时间，
各个相位的有效绿灯时间和显示绿灯时间，计算式所示：
gej=Ge*max[yi,yi……]/Y
Ge—总有效绿灯时间，就是C0减去L。
计算各个相位的显示绿灯时间，公式如下所示：
gj=gei-aj+lj
3.3程序计算结果
图4输入的数据和输出结果
4、延误分析及服务水平判定
4.1延误估算方法
延误是一个影响因素十分复杂的指标。
1.设计交叉口时各车道延误用下式估算：
d=d1+d2
d1=0.5C（1-λ）2/（1-min[1,x]λ）
d2=900T[（x-1）+√[（x-1）2+8ex/（CAP*T）]
式中：
C—周期时长（s）
λ—所计算车道的绿信比；x—所计算车道的饱和度；
CAP—所计算车道的通行能力；T—分析时段的持续时长（h），取0.25h；
e—定时信号取0.5；
2.各进口道的平均信控延误
按该进口道中的各车道延误的加权平均数估算：
d1=Σdiqi/Σqi
式中：
dA—进口道A的平均信控延误（s/pcu）；
di—进口道A中第i车道的平均信控延误（s/pcu）；
qi—进口道A中第i车道的小时交通量换算为其中高峰15min的交通流量（辆/15min）;
3.整个交叉口的平均信控延误
按交叉口各进口道延误的加权平均数估计：
dA=ΣdAqA/ΣqA
式中：
d1—交叉口每车的平均信控延误（s/pcu）；
qa—进口道A的高峰15min交通流率（辆/15min）；
4.2服务水平
表4延误服务水平表
服务水平
每车信控延误（s）
服务水平
每车信控延误（s）
A
<=10
B
11~20
C
21~35
D
36~55
E
56~80
F
>80
4.3程序计算结果
图5输入数据后得出的B级服务水平
5、结果分析
5.1结果对比
WEBSTER法的配时仿真实验结果和实测值的比较如下表：
表5误差分析表
相位
灯色显示
配时值
实测值
第一相位
绿灯
72
72
黄灯
3
3
红灯
27
35
第二相位
绿灯
21
27
黄灯
3
3
红灯
78
80
由上表可以看出，实际采用的配时方案相关参数与我们通过调查得到的优化配时方案得到的配时方案相关参数都大致接近，说明实际情况与理论分析基本符合，说明配时方案可行。
5.2误差分析
由结果对比可知虽然本次设计的数据误差较低，但是仍旧存在误差，经过分析和讨论，作出如下的误差分析：
1.所采用配时方法是英国的WEBSTER法，该法只考虑机动车对信号控制的影响，并不考虑行人和非机动车对信号控制的影响。
所以我认为该法有可能不适合我国国情和地方特性，应该对该法在我国进行综合分析，如有不适合国情之处应予以进。
2.数据采集时，由于车流量，车头时距等数据的计时和计数操作是靠人眼完成，难免造成遗漏。
譬如当车辆行驶速度很快时可能出现漏数，或由于天气寒冷反应迟钝，操作秒表时计时不准等等的失误，导致数据不够精准。
6、程序叙述和使用说明
6.1程序本身描述
经过实验数据采集和整理，获得了足够的有效数据之后，通过软件技术，编写了对应本次设计的数据分析系统。
选用了JSP语言来编写此次试验的数据分析程序。
原因是JSP的方法实现便捷，生成的页面可移植能力强，且JSP对图形界面的支持较好。
程序实现的功能有，根据输入数据，即交通流量，绿初损失时间，全红时间，黄灯时间等，进行数据处理的计算工作，最终输出数据为周期时长，绿信比，显示绿灯时间，服务等级，相位图等。
程序主要分为以下几个页面
1初始页面，对本次设计对应的交叉口进行介绍，引入数据输入页面。
2数据输入页面，供使用者输入数据以便处理。
3结果页面，输出数据的处理结果。
4相位图页面，和其他页面相连，输出相位图，方便随时查看。
6.2程序操作说明
（1）默认设定打开初始页面，点击页面上方的超链接进入数据输入页面。
（2）在数据输入页面中，向对应的文本框内输入数据，确认输入无误即可点击确认按钮进行处理，如不满意，则可以点击重置按钮清空。
（3）点击确认后即可获得处理后的结果。
（4）在任意页均可点击超链接进入相位图页，查看相位图，加深理解。
参考文献
[1]刘建军：
《交通工程学》，人民交通出版社2001年版；
[2]吴兵，李晖等：
《交通管理与控制》，人民交通出版社2000年版；
[3]李作敏：
《交通工程学第2版》，北京人民交通出版社2000年；
[4]张亚平：
《道路通行能力》，哈尔滨工业大学出版社2007年版；
附录
本次设计本小组分工合作，共采集了车道宽、交通流量、车头时距、信号灯信号显示及周期等数据。
其中我本人参与了车道宽、车头时距、信号灯信号显示和周期采集的工作，主要负责的是北进口直行车道和西进口左转车道的车头时距。
现将参与采集后的原始数据和数据整理列出作为附录。
车道宽实地测量值按地形变化在3.0到3.4之间浮动，多数情况下是3.0。
分析讨论决定使用3.0作为路宽。
信号灯信号显示时就按和周期如下
南北相位：
绿灯72秒、黄灯3秒、红灯35秒
西进相位：
绿灯27秒、黄灯3秒、红灯80秒
车头时距在早高峰时测量，共18组数据。
其中北进口8组，西进口十10组。
每组自绿灯亮起计十辆车的通过停车线的时刻，并对应求出车头时距。
数据处理过程先对测得的车头时距数据进行筛选，选出合适的车头时距进行运算。
运算主要求初绿损失时间和车道饱和流量。
数据及处理如下。
车序号
通过时刻1
时距1
通过时刻2
时距2
通过时刻3
时距3
通过时刻4
时距4
1
2.61
2.61
6.86
6.86
3.68
3.68
5.03
5.03
4.17
2.02
2.33
2.54
2
6.78
8.88
6.01
7.57
1.31
3.73
3.92
5.47
3
8.09
21.64
9.93
13.04
1.46
2.09
2.09
2.58
4
9.55
14.70
12.02
15.62
1.39
3.21
1.8
2.7
5
10.93
17.91
13.82
18.32
4.12
1.68
1.27
5.57
6
15.05
19.59
15.09
23.89
4.28
2.57
2.34
4.24
7
19.33
22.16
17.43
28.13
6.78
2.76
2.61
2.48
8
26.11
24.92
20.04
30.61
1.29
1.90
2.61
2.52
9
27.40
26.82
22.65
33.12
5.43
2.41
2.44
2.71
29.29
25.09
35.89
10
32.83
北进口车头时距实地测量数据及整理
经分析比对，此四组数据中第一二组存在个别车辆对应司机反映过慢以及车辆长度不均的状况，并且三四组数据存在红灯时排队车辆不足的问题。
此四组数据总体上不符合递减至均衡的变化规律，不适合作为分析数据使用故予以丢弃。
车序号
通过时刻5
时距5
通过时刻6
时距6
通过时刻7
时距7
通过时刻8
时距8
1
1.26
1.26
2.85
2.85
1.04
1.04
0.85
0.85
3.47
2.36
4.33
3.44
2
4.73
5.21
5.37
4.29
5.39
0.92
3.79
2.45
3
10.12
6.13
9.16
6.74
2.38
2.59
3.95
2.07
4
12.50
8.72
13.11
8.81
2.58
1.52
3.01
2.36
5
15.08
10.24
16.12
11.17
1.98
1.77
2.52
1.74
6
17.06
12.01
18.64
12.91
2.45
2.11
1.74
1.78
7
19.51
14.12
20.38
14.69
2.61
1.99
2.03
1.31
8
22.92
16.11
22.41
16.00
3.08
2.02
1.88
1.53
9
25.20
18.13
24.29
17.53
2.88
1.95
2.41
1.17
20.08
26.71
18.70
10
28.08
经分析比对，第七组数据总体上符合先递减后均衡的趋势。
并且各数据代表性较强。
故选取第七组数据来计算车头时距。
定义车头时距h为（2.03+1.88+2.41）/3=2.11则S=3600/h=1707
绿初损失时间l=Σhn-10h=5.96（S）
西进口车头时距实测数据及整理
车序号
通过时刻1
时距1
通过时刻2
时距2
通过时刻3
时距3
通过时刻4
时距4
通过时刻5
时距5
1
2.18
2.18
2.64
2.64
1.77
1.77
3.47
3.47
3.00
3.00
3.73
3.20
2.13
2.66
1.86
2
5.91
6.84
3.90
6.13
4.86
2.92
4.57
2.17
3.05
1.88
3
8.83
11.41
6.07
9.18
6.74
2.55
3.97
3.50
2.96
1.71
4
11.38
15.38
9.57
12.14
8.45
2.33
2.83
3.06
4.24
1.89
5
13.71
18.21
12.63
16.38
10.34
2.38
3.22
1.94
2.76
1.75
6
16.09
21.43
14.57
19.14
12.09
1.80
2.90
1.74
2.81
1.64
7
17.89
24.33
16.31
21.95
14.13
1.83
2.41
1.28
2.59
2.19
8
19.72
26.14
17.59
24.54
16.32
1.47
2.15
1.18
2.93
1.36
9
21.19
28.89
18.77
27.47
17.68
0.85
1.25
1.94
10
22.75
31.78
2.89
20.02
29.93
2.46
19.62
经分析比对，第二组数据总体上符合先递减后均衡的趋势。
并且各数据代表性较强。
故选取第二组数据来计算车头时距。
定义车头时距h为（2.41+2.15）/2=2.28则S=3600/h=1579
绿初损失时间l=Σhn-10h=7.98（S）
车序号
通过时刻6
时距6
通过时刻7
时距7
通过时刻8
时距8
通过时刻9
时距9
通过时刻10
时距10
1
1.66
1.66
1.23
1.23
1.30
1.30
1.58
1.58
1.46
1.46
2.44
2.74
1.64
2.65
1.55
2
4.10
3.97
2.94
4.23
3.01
3.14
2.25
1.72
2.27
1.95
3
7.24
6.22
4.66
6.50
4.96
2.71
1.96
2.36
1.80
1.42
4
9.95
8.18
7.02
8.30
6.38
1.80
2.44
2.49
2.25
1.54
5
11.75
10.62
9.51
10.55
7.92
1.74
2.12
1.72
1.72
1.42
6
13.49
12.74
11.23
12.27
9.34
1.53
1.87
2.16
1.74
1.46
7
15.00
14.61
13.39
14.10
10.80
1.93
1.80
2.32
1.57
1.89
8
16.93
16.41
15.71
15.58
12.69
1.71
1.74
1.96
1.86
2.25
9
18.64
18.15
17.67
17.44
14.94
1.89
1.61
2.27
1.81
1.97
10
20.53
19.76
19.94
19.25
16.91
经分析比对，此五组数据中第六七十组存在车辆长度不均的状况，并且八九组数据存在红灯时排队车辆不足的问题。
此四组数据总体上不符合递减至均衡的变化规律，不适合作为分析数据使用故予以丢弃。
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