云审计困难，后期监管缺失，致使云数据处于危险境地，由于技术所限，客户难以对云服务供应商的安全控制措施和访问记录进行审计，对云服务缺乏必要的后期监管。
智慧城市是一项系统工程，将产生海量数据，目前针对这些海量数据的安全威胁主要包括： 大数据的用户隐私保护，目前用户数据的收集、存储、管理与使用等均缺乏规范，更缺乏监管，用户无法确定自己隐私信息的用途；
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。
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。
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