利用探测车数据评估信号化干道性能的大规模并行化方法

干道走廊的有效性能对社区安全和活力至关重要。考虑到需求的动态特性，管理这种性能需要通过多种策略更新交通信号配时。机构用于这些活动的资源通常稀缺，且主要由公众投诉驱动。本文提供了一种数据驱动的干道交通信号重新配时优先级排序方法。为消除对现有检测器的依赖，采用基于探针的数据来评估性能指标。基于探针的数据源自车载全球定位系统观测，无需安装现场交通基础设施。本文提供了一个工作流程，根据捕捉信号运行不同方面的基于探针的信号性能指标，来测量和比较干道走廊上的不同路段。所提出的方法可作为指导希望改变其信号控制策略的机构的工具。该方法首先识别一组动态日，然后基于非动态日评估行程率。动态日代表路段上交通的可变性。非动态日的性能指标包括中位行程率、行程率的日内变异性、行程率的日间变异性、最小行程率离散度，以及两个包含总体行程率变异性的变量。因此，一个拥有大量动态路段且在正常日表现不佳的走廊，将成为自适应控制的候选对象。在爱荷华州得梅因的11条走廊上进行了案例研究，其中Merle Hay Road和University Avenue被确定为适合自适应控制。