随着我国经济水平及建设进程的不断提高，机动车保有量也呈现出持续增长的趋势。越来越多的居民将私家车作为出行的首选交通工具，导致城市道路汽车增多、通行能力有所下降，特别是通勤早晚高峰进出城的车辆数目常超过道路负荷，拥堵情况不容乐观。干线作为路网的脉络，承担着城市主要交通的通行任务，在城市道路中扮演着重要角色。其中，交叉口作为城市中多条干线的结点，其交通状况会对干线是否能够顺畅通行产生较大影响。干线交通信号协调控制通过将相邻若干个交叉口以一定方式联系起来，对整个干线系统实施协调控制，以实现降低干线延误、提高道路通行能力的目的，是城市交通管控的重要手段。目前，信号控制系统主要通过感应线圈、微波、地磁、视频及浮动车等检测技术采集所需交通数据，实际应用时多采用其中某种来源信息进行分析，信号控制效果容易受到数据精度的影响。近年来数据采集、互联网、物联网、大数据、云计算等技术的快速发展，使得交通数据来源更加广泛和多元，为干线协调控制的研究提供了新的思路。因此，本论文以多源交通数据为基础，研究了一套完整的干线交通信号动态协调控制方法。主要工作如下：
（1）构建了多源交通数据的处理方法。通过数据预处理筛选有效信息，并对错误数据进行剔除或修复。对于只能通过单一检测器获取的交通数据，应进行单独提取处理；对于能够通过多种来源采集的交通数据，利用BP神经网络对数据进行融合处理。
（2）基于多源数据对干线交通状态进行判别。从交叉口与路段两个层面进行分析，选取了相应的状态判别参数，将干线交通状态划分为未饱和与饱和及过饱和两类，并利用指标加权的模糊聚类方法实现对交通状态的识别。
（3）根据未饱和与饱和及过饱和状态下交通特性的不同，确定了相应的控制策略。未饱和状态下以绿波带最大为目标，饱和及过饱和状态下以延误最小为目标进行干线交通信号协调控制方案设计，并针对现有研究中最大绿波带和最小延误模型中的不足进行了改进。
（4）提出了一种新的干线协调控制方案的评价计算方法，实现对设计方案的动态评价，基于干线协调控制方案的评价结果，确定是否需要对信号配时参数进行调优更新。对于需要调整控制方案的情况，给出了新、旧方案之间过渡的计算方法，以保证干线交通流运行的平滑稳定。
（5）分别通过实际案例分析与交通建模仿真，确定干线交通信号动态协调控制各个环节的最佳更新步长，评价多源数据融合精度，分析不同交通状态下的聚类结果，对比优化方案和现状方案控制下干线车辆的运行效果，验证论文所提出的干线协调控制方法以及改进模型的有效性。结果表明，本论文建立的基于多源数据的干线交通信号动态协调控制方法能够有效降低交叉口延误、排队长度及停车次数，对于缓解干线交通拥堵、提升通行效率具有良好效果。
本研究基于多源数据融合方法，对干线交通流状态进行判别，从而确定相应的信号协调控制策略，实施目标导向下的干线协调信号控制，并取得了一定成效。论文方法为干线协调控制的研究提供了新的思路，后续研究工作将进一步探讨如何利用人工智能算法建立更为实时动态的控制评价反馈机制。
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