作为描述道路交通状态的重要参数之一,行程时间能够直观有效地反映道路畅通程度、拥挤状态和运行效率,一直以来都是交通科学、交通工程领域的研究重点和热点。在城市道路中,行程时间受到交通需求、交通供给(如信号控制)、交通环境等诸多因素的干扰。其中,信号控制决定了城市道路的间断性交通流特征,是影响城市道路行程时间的重要因素。因此,论文在行程时间的特性分析及估计过程中重点考虑信号控制的影响。论文首先针对贵阳市四条主干道的行程时间数据进行了分析,通过频率分布直方图、行程时间叠加图将行程时间样本可视化,探索行程时间样本在这两幅图中的数据特征。在频率分布直方图中,行程时间的多态性与时间窗的长短、数据带的倾斜方向有关,行程时间统计分布普遍呈现右偏、尖峰的特性。在行程时间叠加图中,行程时间数据表现出间歇性出现、集群分布、分层分布、以及带状分布等特殊数据特征。数据的带状分布特征与计算范围无关,且数据带的倾斜方向与上、下游信号交叉口的周期时长相关。为了进一步了解行程时间叠加图中的数据特征,论文在先进先出、饱和释放、无排队上溯的假设下,计算了单车道信号路段上几对特殊车辆的上游过车时刻差和行程时间差,揭示了数据的集群分布、线性变化、分层分布、带状分布、循环特性等平面分布特征的形成机理。分析表明,信号控制通过改变相位差、路段滞留车辆数去影响平面分布特征。这些平面分布特征可以通过上、下游的周期时长、有效绿灯时长、饱和车头时距等参数精确表达。基于行程时间的集群分布特征,论文提出了以车辆组为基本研究单元的行程时间估计方法,从点到点的断面检测数据之中寻找车流的行程时间估计值。论文将行程时间估计问题转化为车辆组识别问题,结合车流的脉冲式释放过程,识别出车辆组和车辆组中心,最终得到能够体现信号控制影响、捕捉行程时间多态性的估计值——组行程时间。最后,论文在先进先出、点排队的假设下,分析了车辆在单车道路段上的运动过程,通过前车阻滞函数、信号状态函数描述单个车辆是否被前车阻滞、是否被红灯阻挡,从而将车辆运动状态分为四类。结合车辆在信号交叉口处的释放特性,可以进一步计算每一类车辆驶离路段的时刻、得到单个车辆通过单车道路段的行程时间。论文为了了解城市道路行程时间的特性,采用数据分析、理论分析等方法探索了行程时间的数据特性,提出了多种行程时间估计方法,为智能交通系统提供了信息支撑,加深了对城市道路交通流的认识,为改善信号控制方法提供了理论依据。