本项目研究将针对不同交通状态实现自适应动态协调控制，其中在未饱和状态下实现子区的动态划分以及子区内的动态相位差协调，在饱和状态实现饱和交叉口的上游控流、下游疏导技术。
在路段协调控制上，现有研究主要以静态相位差协调为主，然而城市主干道交通高峰、潮汐现象明显，采用静态协调制方法并不能满足实际的交通需求。
在控制模型中引入指标值优化配时方案，形成反馈机制动态优化信号控制，其中路口在不同的交通状态时优化的策略与方法不同，在未饱和时以各方向延误均衡及总延误最小建立模型，在饱和时研究主要方向溢出时的动态疏导模型。
现有信号控制技术由于无法全息感知路口状态并动态调整配时，导致交叉口产生不必要的拥堵，绿灯利用率不高。本项目研究重点通过“互联网+”获得信号控制指标，
本项目研究致力于挖掘各种数据的价值，提出一套面向出行者、管理者和设计者、针对路口和路段的信号控制评价体系，并研究利用这些数据实现该体系的指标的计算结果。
如何处理、融合“互联网+”环境下的这些多源异构数据构建一套有效可行的信号控制评价指标体系是本次研究的关键。
基于浮动车、导航、手机APP等移动互联技术能获得路段的行程时间、速度，交通流检测器能获得断面的交通流量和点速度，信号控制系统能获得交叉口的流量数据
随着数据源的不断增多、实时性增强，信号控制系统对交通状态的感知增强，利用完善的数据构建信号控制优化模型辅助交通信号控制系统，完善系统参数设置，提高信号控制的水平，对缓解城市交通拥堵有较大的改善作用。
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本研究主要采用定性分析和定量分析相结合的方法进行研究，但在实际操作过程中，可能会遇到一些难以量化的问题。例如，设备故障的严重程度、故障发生的频率等指标难以准确衡量，这可能会影响到研究结果的客观性和准确性。此外由于智能化机房运维管理体系涉及多个部门和人员的合作，如何协调各方的工作、提高合作效率也是本研究中需要解决的问题。
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