在之前的公众号文章中，我们已利用“互联网+”数据成功优化了一个信号控制路口，本期文章将继续说明利用“互联网+”数据优化一个重点路口。
一、利用高德数据发现路口问题
A路口是城市某干道主要路口，根据路口观察，该路口西进口车流较大，直行与右转车流均较多，车辆间的干扰较大，在平峰甚至低峰时段内仍存在拥堵现象，而其它进口道交通运行较好，这一现象引起了信号优化人员的注意。
进一步利用高德数据对西进口所处的路段进行定量分析，发现该路段在9:00-16:30以及21:00-23:00的拥堵延时指数较高，交通拥堵严重，而相交路段全天的拥堵延时指数基本没有变化，交通运行情况较好。
二、路口信号优化措施
发现该问题后，我们对路口进一步分析观察，发现目前的信号方案南北方向仍有少量的冗余时间，可进一步压缩。此外，该路口为两条主干道相交路口，存在多股关键车流，为有效地疏解关键车流，在SCATS系统中设置了八套绿信比方案，各个方案的优先车流有所不同。但受车流离散性大以及线圈检测的误差等较多因素，实际上SCATS系统的自适应选择控制并不能很好地适应交通流的情况。针对这些，我们采取以下的优化措施：
分时段设置控制方案
在西进口交通拥堵时段（9:00-16:30、21:00-23:00）设定平峰预案，预案优先西进口的放行，压缩南北方向的放行时间以提升西进口的通行能力；而在通勤时段（16:30-19:00）设定高峰预案，综合考虑各进口车流特点，均衡各方向车流延误；其它时段运行低峰绿信比方案，满足各方向的交通需求。
压缩路口方案数
通过调整路口方案数，绿信比方案由八套压缩为四套，避免由于车流离散导致SCATS系统选择方案不合理，让系统更有效地运行符合路口实际交通情况的方案。三、利用高德数据评估优化效果
优化方案实施后，利用高德数据对西进口的路段进行分析。数据表明，优化后东进口路段全天的交通运行有明显的改善，一周的拥堵延时指数平均下降了30%以上。此外，南北方向的交通运行情况基本没有变化，仍然处于较好的运行水平。
四、应用展望
通过该应用案例，进一步验证说明了“互联网+”数据能够辅助交通信号控制优化，提高信号控制方案与交通流的适配水平，未来该技术可进一步推广到各个城市应用。此外，该案例也说明了在SCATS系统中设置过多的方案并不能取得较好的控制效果，应根据车流及实际情况进行合理的方案数设置，提高系统的自适应控制水平。
