作者：郑晓蒙
以往信号优先方法过多关注公交车辆的延误和停车而忽略了对社会车辆的影响，没有真正体现人本位思想，以及独立地实施一种信号优先方法。如对信号优先方法仿真分析的研究仅使用了一种单一的优先方法[3]，这些研究都是以车均延误或车总延误最小为优化目标，没有考虑客流量[4-5] ；有学者提出的以交叉口人总延误最小为目标的信号优化方法，虽体现了人本位，但无法避免对社会车流带来过多影响[6-7] 。
为了克服以上缺点，本文提出一种考虑了乘客流量的绿信比和周期分步调整的信号优化方法[8] 。该方法以延误和停车次数为基础，提出乘客系数，通过计算乘客系数，对以往的方法进行分步改进。
1模型建立
根据相关著作，在交叉口车辆均匀到达情况下，各相位延误可由下式计算得到[9-10]：
各相位均匀到达停车次数可以由下式计算得到
式中：D为某一相位某一流向的车辆延误，车；S为某一相位某一流向的车辆停车次数，车·次；
为对应的绿信比；Ct为信号周期，s;Q为对应的车流到达率，辆/s;y为对应的流量比。
由式(1)和式(2)知，延误和停车都是周期的增函数，绿信比的减函数。因此，在一定的范围内，可以通过对信号绿信比和信号周期进行调整，以期得到一个理想的信号配时方案，使交叉口优先相位车辆的延误和停车次数都较小。
1.1乘客系数
式(1)和式(2)只是按车辆来计算延误和停车次数，其将公交车辆和社会车辆等同对待，没有体现人本位思想。本文根据乘客流量来计算延误和停车，以优化信号配时方案。由于交叉口公交车流量小于私人汽车流量，若以车流量作为信号配时依据，则会导致公交车流量相位的绿信比较小。这虽然能够实现较小的车总延误，但会导致较大的人总延误，不能有效实现交叉口公交信号优先，所以应该以客流量作为信号配时的依据。一辆公交车辆所载乘客数远远多于一辆私人汽车所载乘客数，则可以增加公交相位的绿信比，降低交叉口的乘客总延误，从而真正实现交叉口公交信号优先，体现真正的人本位理念。为了将客流量与信号配时优化联系起来，本文提出一个乘客系数概念。
定义乘客系数为同一流向流量中各类车辆的平均综合载客数，其可由下式计算得到。
式中：Pc为乘客系数；Pn为社会车辆的平均载客数，在以下实例中，根据私人汽车实际载客调查，、可取Pn=2;Ps为同一流向流量中社会车辆的百分比；Pb为同向流量中公交车辆的百分比；PN为公交车辆的平均载客数，在实例中，根据统计调查的公交线路车辆实际载客情况，取PN=40。同时本文假定非优先相位都为私人小汽车车流，优先相位则为私人小汽车和公交车车流。
1.2模型建立
为实现真正的公交优先，本文建立信号优化模型。本文分别将式(1)和式(2)乘以PC，对式(1)和式(2)进行改进，则可以计算出交叉口的乘客总延误和乘客总停车。信号优化模型以交叉口乘客总延误最小为优化目标，对交叉口信号配时方案进行优化。
分别得到改进以后的各相位各流向乘客延误和乘客停车次数计算式。
式中：DP为乘客延误，人．s；SP为乘客停车次数，人·次。
对于信号交叉口，若信号绿信比分配不合理的配时方案，需要信号的绿信比进行调整；若信号周期时长设置也不合理，同样也需要对周期长度进行调整；若是两者都不合理，则需要对两者都进行调整。配时参数调整以后得到的信号配时方案将会更加适合具有公交流量的信号交叉口，以减少交叉口乘客总延误。
本文以优先相位乘客延误最小为目标函数，同时兼顾非优先相位，建立对绿信比和周期减小分步调整的信号优化模型，在此基础上计算相应的乘客停车次数。由于需对绿信比和信号周期进行分步调整，所以分步建立双层目标函数，以解出优化的信号配时方案。
首先，建立以绿信比为自变量的上层目标函数。
2实例分析
以上海市浦东新区南汇新城的沪城环路一申港大道交叉口为研究对象，首先调查其信号周期和绿信比，同时调查经过该路口的私人汽车和公交车辆延误、停车以及实际载客情况，其次计算用本文信号优化方法所得方案的延误和停车次数，并与现状调查得到的延误和停车次数进行对比，以证明本文提出的方法的可行性和优越性。
根据调查的交叉口基础数据知，交叉口信号配时参数的是不合理的，即具有公交流量的相位绿信比值较小；每个周期流量很小，但是周期时长却很大。所以需要对该交叉口的信号配时参数进行优化，以得到一个更优的信号配时方案。
已知，沪城环路南北方向上的直行相位具有公交流量，因此本文将此相位定为优先相位。交叉口信号控制为四相位方案，黄灯时间3s，全红时间2s，周期120 s，交叉口现状参数见表1。
延误数据通过利用点样本法（统计间隔为5s）对拍摄的视频进行统计得到；停车数据则是通过停车线调查方法得到。数据调查时段为2015年4月17日（星期五）16：30～18：30的晚高峰时段。
本文利用WPS中Spreadsheet的规划软件模块进行求解。
首先，对上层模型进行求解，进行绿信比的调整。根据行人过街时间、周期长度以及左转车辆到达率，确定式(6)约束条件等式右边的约束量。
由周期为120 s，考虑行人一次性过街，取
=0. 85;根据行人过街时间最短时间，加上松弛时间，则东西直行相位最短有效绿灯时间
36 s，南北直行相位
；由左转车流到达率和饱和流率以及信号周期长度，可以确定东西左转相位
南北左转相位
。
将相关数据导入Spreadsheet中，可以求得
人．s，同时解出各相位绿信比，以及计算得到的各相位的绿灯时间、交叉口乘客延误和乘客停车次数，见表2。
其次，对下层模型进行求解，进行信号周期的调整。同样根据行人过街时间、周期长度以及左转车辆到达率，确定式(7)约束条件等式右边的约束量。
为了缩短周期长度，考虑行人以2次过街方式完成过街，在考虑松弛时间，则东西直行相位最短有效绿灯时间
，南北直行相位
20 s；由左转车流到达率和饱和流率以及信号周期长度，可以确定东西左转相位
，南北左转相位
。
同样利用Spreadsheet，可以求得
249. 175人．s，同时解得周期调整后的周期为Ct=60 s。计算得到的各相位的绿灯时间、绿信比、交叉口乘客延误和乘客停车次数见表3。
汇总并对比现状方案、只进行绿信比调整的方案以及进行绿信比和周期分步调整的方案3种方案的乘客延误和停车次数，结果表明本文信号优化方法的有效性和可行性。汇总结果见表4。
由此叫知，信号周期调整后，乘客延误减少了一半，说明调整方案切实可行，最后得到的最优信号配时方案见图1。
图1中从第一相位至第四相位的顺序依次为南北左南北直东西左东四直。
3结语
本文研究了在被动优先方法下基于客流量的信号优化方法．对相位绿信比和信号周期进行分步调整一并将计算得到的乘客延误和停车数据与现状调查数据进行对比。实例分析证明本文提出的方法是可行和实用的。该方法得到的信号配时方案不仅叫以减少交叉口公交车辆的延误和停车，且不增加交叉口社会车辆的延误和停车，同时体现了交通中人本位的思想。
4摘要在考虑客流量的基础上，提出了乘客系数的定义，并给出了一种整合了绿信比调和周期调整的信号优化方法。结合实例，确定了交叉口的最优配时方案。结果表明，与现状配时方案相比，该优化方法得到的信号配时方案在实现了交通中人本位的同时，能够有效减少交叉口优先相位公交车辆的延误和停车，且不对社会车辆产生负面影响。
