将大量的实时动态交通数据与信号控制系统自身的数据资源融合应用后，通过构建一套新的控制参数模型能进一步提升控制方案与交通的适配性，从而提高交叉口和路段的通行效率。
在“互联网+”环境下，交通数据更加丰富、多样，且能获得实时的交通状态数据，将这些数据进行预处理、融合，构建一套全面反映交通状态及信号控制效果的评价指标辅助日常的交通信号优化工作以及交通决策管理是大数据时代的信号发展趋势。
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。
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，
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。
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。
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。
对“互联网+”环境下的多种数据源进行格式分析、数据预处理以及融合，形成统一的交通数据库，数据可应用于信号控制评价、交通信号动态控制；
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