环形交叉口出现于十九世纪,由于其内车辆通行效率高、交通事故率低等优点吸引了诸多国内外学者以及工程技术人员的密切关注。中、低饱和度下,环形交叉口内车辆遵循自组织的交通规则,其通行能力远远超过了普通平面交叉口;但在高饱和度下,环形交叉口内出现了车流阻滞现象,环形交叉口成为了城市路网的拥堵瓶颈。环形交叉口宏观交通流模型主要研究环形交叉口内车流演化规律,通过深入挖掘环形交叉口内交通流的本质特性,分析交通拥堵机理,能够为环形交叉口微观仿真以及控制策略制定提供理论依据。环形交叉口区域协调控制方法研究考虑交通流运行特性,并从区域整体的战略角度出发,对区域内交叉口进行有效的控制优化设计,使得区域路网能够最大的发挥其作用。因此,建立环形交叉口宏观交通流模型、行程时间预测模型以及提出环形交叉口区域协调控制方法,对环形交叉口的控制管理、规划以及环形交叉口交通流理论都有重大意义。本文首先以某交织区纵向截面为参考点,分析了上一交织区释放、进口道驶入及交织区通过流量之间的关系,建立了交织区通过车辆数最大前提下的进口道最大释放模型;考虑交织区车流出入环比率对车辆运行干扰,提出了交织区平均速度模型。其次,本文结合调查数据统计得到车辆换道初始位置的临界累积概率分布,在其基础上标定了环形交叉口入环区、绕环区、出环区分界线;统计并建立了车辆的车道选择概率与流量的关系模型;综合考虑环形交叉口的几何条件、车辆排队以及换道等因素的影响,建立了包含入环时间、绕环时间与出环时间的环形交叉口车辆行程时间预测模型。最后,本文分析了区域内路段及交织区交通状态,选取并建立了路段、交织区状态指标及交织区关联指标模型;描述了区域存在的交通状态并提出了相应的控制策略;结合交织区交通流模型和环形交叉口行程时间预测模型,进一步设计了基于BP神经网络的启发式动态规划(Heuristic Dynamic Programming,HDP)模型,对区域协调控制模型进行求解。本文在区域协调控制模型的基础上利用JAVA语言搭建算法平台,进行路网参数设置以及数据采集,并将模型计算与VISSIM仿真得到内部驶出车辆数进行对比证明了协调控制模型的有效性。然后通过建立HDP模型给出了控制参数求解流程,并基于BP神经网络对区域网络信号进行计算及动态优化,最后结合VISSIM仿真软件,对比本文控制方法与固定配时下路网内部驶出车辆数、内部区域车均延误、驶出边界交叉口车辆数以及内部路段平均排队长度四个性能评价指标,验证了本文控制策略能够有效防止环形交叉口内出现死锁现象,实现环形交叉口与及上游交叉口组成区域的协调控制。