随着城市道路交通需求的快速增长以及路网规模的逐渐增大，干线协调控制对道路交通运行效率的提升越来越重要。目前，城市交通信号协调控制系统主要基于线圈、地磁等固定检测数据，这类检测器布置范围有限，且只能提供某一断面的交通信息，难以获取车辆通过干线若干路口的整体情况。随着GPS技术的不断进步与广泛应用，高质量的车辆轨迹数据资源日益丰富，其在交通控制与优化中的应用受到广泛关注，具有巨大的潜力和价值。在此背景下，本文以干线为控制对象，建立了基于车辆轨迹数据的信号协调控制优化方法，主要包括基于轨迹数据的交通特征参数计算模型、交叉口信号协调控制指数模型与信号协调相位差优化模型三部分内容。
　　基于轨迹数据的特征参数计算是后续信号协调控制优化的基础。针对轨迹数据普遍存在的低渗透率、低采样频率等问题，本文分别建立了基于有序回归模型的停车次数计算方法与逐周期实时排队长度计算方法，能够适应于当前低渗透率、低采样频率的轨迹数据条件，具有较高的准确性和可靠度。
　　交叉口信号协调控制指数模型。传统的协调单元划分主要基于交叉口之间的距离、流量和信号周期等参数间接地描述路段协调效益，缺乏直接反映协调效果的判断依据。本文基于车辆轨迹数据，首先建立了下游车辆到达分布计算模型和最大绿灯到达率计算模型，在此基础上，提出了直接反映协调控制效果的绿灯到达率变异系数、路段最大绿灯到达率两项判断指标，进而建立了交叉口信号协调控制指数用于协调单元划分合理性评价。案例分析表明，所提出的模型能够更直接、更有效地反映协调控制与否的运行效益差异性，并能更好地适应不同的道路、交通和信号配时等条件。
　　信号协调相位差优化模型。相位差是决定干线协调运行效益的关键参数。不同于以绿波带宽等替代指标为目标的相位差优化方法，本文直接基于相位差和车辆轨迹的相互作用关系构建相位差优化模型。论文在分析车辆轨迹与相位差之间的关系及交叉口排队对协调控制影响的基础上，建立了以协调车流总延误最小为目标的相位差优化模型，并进一步研究了考虑交叉口排队等随机性的相位差随机优化模型。仿真、实际案例结果均表明本文相位差优化模型具有较好的效果和价值，相对原始方案、经典MULTIBAND模型及Synchro软件方案均有一定程度的效益提升。
　　随着城市道路交通需求的快速增长以及路网规模的逐渐增大，干线协调控制对道路交通运行效率的提升越来越重要。目前，城市交通信号协调控制系统主要基于线圈、地磁等固定检测数据，这类检测器布置范围有限，且只能提供某一断面的交通信息，难以获取车辆通过干线若干路口的整体情况。随着GPS技术的不断进步与广泛应用，高质量的车辆轨迹数据资源日益丰富，其在交通控制与优化中的应用受到广泛关注，具有巨大的潜力和价值。在此背景下，本文以干线为控制对象，建立了基于车辆轨迹数据的信号协调控制优化方法，主要包括基于轨迹数据的交通特征参数计算模型、交叉口信号协调控制指数模型与信号协调相位差优化模型三部分内容。
　　基于轨迹数据的特征参数计算是后续信号协调控制优化的基础。针对轨迹数据普遍存在的低渗透率、低采样频率等问题，本文分别建立了基于有序回归模型的停车次数计算方法与逐周期实时排队长度计算方法，能够适应于当前低渗透率、低采样频率的轨迹数据条件，具有较高的准确性和可靠度。
　　交叉口信号协调控制指数模型。传统的协调单元划分主要基于交叉口之间的距离、流量和信号周期等参数间接地描述路段协调效益，缺乏直接反映协调效果的判断依据。本文基于车辆轨迹数据，首先建立了下游车辆到达分布计算模型和最大绿灯到达率计算模型，在此基础上，提出了直接反映协调控制效果的绿灯到达率变异系数、路段最大绿灯到达率两项判断指标，进而建立了交叉口信号协调控制指数用于协调单元划分合理性评价。案例分析表明，所提出的模型能够更直接、更有效地反映协调控制与否的运行效益差异性，并能更好地适应不同的道路、交通和信号配时等条件。
　　信号协调相位差优化模型。相位差是决定干线协调运行效益的关键参数。不同于以绿波带宽等替代指标为目标的相位差优化方法，本文直接基于相位差和车辆轨迹的相互作用关系构建相位差优化模型。论文在分析车辆轨迹与相位差之间的关系及交叉口排队对协调控制影响的基础上，建立了以协调车流总延误最小为目标的相位差优化模型，并进一步研究了考虑交叉口排队等随机性的相位差随机优化模型。仿真、实际案例结果均表明本文相位差优化模型具有较好的效果和价值，相对原始方案、经典MULTIBAND模型及Synchro软件方案均有一定程度的效益提升。
　　综上所述，本文基于低渗透率、低采样频率的车辆轨迹数据，建立了交通特征参数计算方法，在此基础上，提出了交叉口信号协调控制指数模型与信号协调相位差优化模型，对协调控制研究涉及的两项关键问题，即协调单元划分与相位差优化研究有一定借鉴意义。