平面交叉口是多股交通流汇聚的区域,是路网中的重要节点,易发生拥堵。在国内诸多城市面临交通拥堵问题的情况下,亟待开展平面交叉口特别是信号交叉口通行能力研究,提升交叉口规划、设计、运行、管理水平。目前,国际上信号交叉口通行能力计算普遍采用饱和流率法,实际通行能力则通过基本饱和流率与几何、交通、控制等条件下的修正系数相乘获得。此方法受制于模型结构特征,更关注单一因素与饱和流率关系,而忽略了因素之间的存在的复杂关系。同时,该方法在工程实践过程中也需要不断更新影响因素条件或者参数,以提高通行能力估算精度,模型可移植性一般。因此,论文对传统通行能力分析方法的表达提出质疑并从机理层面进行论证,进而基于数据驱动角度提出一套全新的通行能力分析方法。为此,论文利用实测数据验证了HCM信号交叉口通行能力分析模型的局限,摒弃掉对现有HCM模型修修补补的思路,考虑到当前信号交叉口几何、交通、控制和运行状况数据可以广泛获取的背景,提出一套数据驱动的信号交叉口通行能力分析新方法,以更客观地描述全样本空间条件下,信号交叉口通行能力及其影响因素之间的关系。论文采用结构方程、特征图谱、模式识别等方法,重点研究信号交叉口通行能力影响因素之间的真实关系,自动检测系统数据对车辆消散特征的图谱表达,及其服务水平级别的预测等,实现在全样本空间下都能适用的信号交叉口通行能力分析新方法。论文开展的具体研究工作如下:首先,建立基于实测数据的通行能力数据库。在文献综述中关于模型局限性定性分析的基础上,通过人工采集法获得北京地区43个信号交叉口饱和车头时距、19种影响因素、168段轨迹数据、4464个周期的车辆消散流量数据,为验证对传统分析方法的质疑,以及验证信号交叉口通行能力分析新方法的有效性提供了数据基础。然后,利用实测数据,从实测和理论两方面,即实际通行能力计算和跟驰模型验证了HCM模型的局限性。验证了车道宽度和交通组成、车道宽度与左转比例在特定范围内,对信号交叉口通行能力的影响存在显著的交互作用。以车道宽度和交通组成为例,通过方差分析验证因素之间存在的交互关系,构建考虑交互作用的综合修正系数模型,对比HCM模型和考虑交互作用的模型,验证了HCM模型在计算实际信号交叉口通行的局限。同时,通过增加交互作用影响因子,建立了全速差改进模型,实现大车比例与车道宽度交互影响下驾驶行为的刻画,从理论层面解析了因素间交互作用。进一步论证传统模型对其通行能力影响因素之间存在有复杂关系,如交互作用方面的局限性。利用数据驱动的方法,建立了信号交叉口通行能力影响因素结构方程识别模型,确定了特定条件下信号交叉口通行能力的影响因素集。在交互作用验证和机理解析基础上,构建通行能力与影响因素综合关系的结构方程模型,克服以往方法忽略因素间交互关系,以及交互关系难以通过确定性模型表达的特点,从综合层面实现通行能力及影响因素之间关系刻画,实现不同情景下因素影响程度确定及显著变量筛选。建立了车队消散过程的图谱表达方法。考虑饱和流率作为通行能力单一指标难以描述排队车辆在离开停车线后的多方面运行特征,基于韦伯斯流量曲线提出适应全样本空间的车辆消散过程特征图谱表达方法,完整刻画排队车辆消散特征的全过程。通过聚类将相似运行特征的图谱组合,识别不同类别图谱下车道的各种特征,并以此为基础考虑通行能力指标,将图谱再聚合,实现通行能力与特征图谱关联,以车队消散过程的图谱来替代原有的饱和流率、周期长度、启动延误等多项特征,为全样本空间下通行能力的表达与预测提供支撑。最后,提出了信号交叉口服务水平分级的模式识别方法。基于影响因素的综合分析,以及车辆消散过程的图谱表达,应用神经网络算法,建立通行能力分类模式识别模型,实现全样本空间下通行能力与影响因素的关系映射,以及通行能力的准确表达。与传统方法对比,模型分析效果更优。综上,论文不同于以往研究对HCM信号交叉口模型开展本地化数据标定的基础上,扩展HCM模型适用范围的研究思路,提出了信号交叉口通行能力影响因素结构方程识别模型,建立了车队消散过程的图谱表达方法,建立了信号交叉口服务水平分级的模式识别方法,建立了一种适应于全样本空间的信号交叉口通行能力分析的新方法。为通行能力分析提供新的借鉴,为推进交叉口设施的规划、设计、运营、管理提供理论支撑。