如今各行各业都在热炒“大数据”概念，但“大数据”也不是想有就会有，想用就能用的。特别在日常的路口信号优化工作中，由于客观条件限制，很多路口并没有办法采集到这么完善的数据，这时候还是要回归到用我们路口现场采集的“小数据”来解决路口问题。
路口概况
中华园湖路口位于南宁市兴宁区，临近城市中心区域。其中南进口快速路下桥车流、东进口望州路左转车流和北进口直行车流在早晚高峰期的流量都非常大。路口基础信息如下图所示：
存在问题
1.南进口因为有快速路下桥车流汇入，高峰期车流量非常大，晚高峰经常需要三到四次以上排队才能通过路口，且待行车辆回溢接近上游路口，路口通行延误大。
2.望州路东进口的左侧一条左转车道是比较短的拓展车道，绿灯通行时后续的大部分左转车辆只能通过剩下的另一条左转车道通行，高峰期经常出现车辆需要二次排队才能通过路口的现象。
3.北进口与上游路口距离为150米左右，路口间距过短，且两个路口间通行车流量大，高峰期经常出现待行车流回溢至上游路口的情况，且回溢情况会一直持续到其他进口高峰期结束后。
优化措施
一、数据采集
由于中华园湖路口近期完成改造并通车，视频监控、流量检测等设施还未建设完善，攻城狮们无法直接获取路口交通的各项数据。路口信号机的配时方案也是全天采用最基础定配时运行模式。所以只能采取最传统的方式，安排人员到路口进行实地数据调研，收集了下列数据。
1、路口整体车流早高峰出现时间段为07:30-08:30,车流晚高峰出现时间段为17:00-19:30。
2、该路口早晚高峰期流量流向数据如下图所示：
备注：上述数据来源为攻城狮到路口进行实地统计，所取值为路口三天统计数据的平均值。
根据以上数据，可以看出路口早高峰的持续时间比晚高峰短，且路口总体通行压力也小于晚高峰。
晚高峰则总体持续时间长，特别是南进口，因为受到快速路下桥车流的影响，车流拥堵时间会一直持续到其他进口晚高峰结束后。而车流量同样比较大的东进口，晚高峰的持续时间则与其他路口相近，早于南进口结束。
同时，攻城狮在路口实地调研中发现，受快速环路车流影响，南进口在下午16:00左右就开始出现车辆二次以上排队通过路口的情况，车辆增多明显的早于其他进口。北进口的车流回溢至上游路口的情况，则会在路口早高峰结束仍然持续到上午09:30左右。
二、方案设计
综合上述信息，攻城狮对路口的现行配时方案进行全面调整。
早晚高峰根据各个进口的流量特点设置不同的放行方式
早高峰根据路口流量和排队情况，东进口和南进口都增设了一个直行左转单放的搭接相位，提高进口车辆通行效率。
晚高峰因为路口的主要通行压力在南进口，所以只增加了南进口直行左转单放的搭接相位，通过提高南进口放行相位绿信比，提高南进口车辆的通行效率。
平峰时段则保持原有的放行方式不变。
2.增设早晚高峰前后的过渡方案
同时针对早高峰北进口车流回溢严重且持续时间长的问题，在早高峰07:30-08:30时段后，专门增设了一个08:30-10:00的过渡方案。在该时段其他方向进口车流量不大的前提下，重点增加了南北直行的相位绿信比，缓解北进口的通行压力。
根据南进口车流增加开始时间早和结束时间晚的特点，在路口总体晚高峰开始前，增设一个15:00-17:00的过渡配时方案，重点增加南进口的绿信比，保障南进口在路口晚高峰开始前没有过多的累积车流，避免加剧晚高峰时南进口的拥堵情况。
3.根据流量特点，设计分时段的晚高峰方案
因为受到南进口快速路进出口车流影响，整个路口的晚高峰可以分为2个阶段，17:00-18:30为第一阶段，路口的各个进口都处于流量高峰状态。但是东西进口方向在18:30左右与其他普通路口一样，车流量开始明显下降，而南北进口车流因为第一阶段高峰期的车流累积，在18:30-19:30反而处于拥堵最严重阶段。
根据这一情况，将原有的晚高峰的配时方案拆分为17:00-18:30和18:30-19:30前后两个阶段，前阶段的配时方案则根据路口各个进口的车流情况将绿信比进行平摊。后一阶段则根据东西进口的流量变化，压缩东西进口相位的绿信比，并在原有的基础上，适当增加南北进口相位的绿信比，加快南北进口的车流疏散，降低路口失衡指数。
表1 中华园湖路口优化后配时方案表（部分）
优化效果
新方案实施后，在早高峰时段，基本保障东进口大部分左转车辆能一次通过路口，南进口因为上游高速路下桥车流连续性强，可以保障在两次排队范围内通过路口。
北进口因为上游路口汇入车流量大，加上路口间距过短，早高峰期间车流回溢到上一路口情况仍然还会发生。
新方案中增加了南北直行相位的通行时间，同时增设了早高峰后的次高峰方案，缩短了北进口车流高峰期出现回溢的持续时间，减少了北进口回溢车流对上游路口的干扰。
计划会在后续的优化工作中进行两个路口间的协调控制设计，通过提高两个路口间的车流通行能力进行缓解。
晚高峰阶段，通过在晚高峰前设置专用方案对车流量大的南进口进行提前疏导，并对晚高峰方案的分时段实施，符合各个进口在不同时段的流量特点。新方案实施后，即使是车流量最大的南进口，都能保障车辆在两次排队范围内通过路口，路口通行延误明显下降。
案例小结
相对于现在火热的“大数据”而言，本案例进行路口优化所采集的数据，都还是通过传统的随机分析法（抽样调查）来进行收集和分析，只是一些小数据。它的优点是，采集方式简单，分析和利用的过程也简单，数据的可靠性能满足日常配时优化的基本需求，数据利用门槛低，适用范围广。
但它的缺点也是很明显的。
一、人工采集的方式耗时耗力，且采集的数据类型往往只是流量、排队长度等，类型单一，无法全面反映路口的交通特性，与“大数据”多类型的综合数据相差较远；
二、在数据范围方面，本案例的信息采集范围只有当前路口的交通主体机动车流量数据，并没有采集其他的交通参与体如非机动车、行人等信息，也没有采集到其他能影响到路口通行效率相关的数据，如路口天气数据、路口民警出勤数据等等，难以与“大数据”相比；
三、案例中路口现场采集到数据，只是一个静态的数据，反映出在过去一段时间内车流的一些基本特点，和未来一段时间的车流大体趋势。这个数据的有效性是有时限的，也决定了在这个基础上设计的优化方案的有效性是有时限的，这与可以快速实时获取的“大数据”更加不能比。
虽然与“大数据”相比，攻城狮们日常调研的小数据有着很多的缺点。但是在日常的信号优化工作，受客观条件的限制，主要还是要用到这些小数据来协助优化方案的设计。
不可否认“大数据”是社会信息化发展的一个大趋势，但就现状而言，在需要脚踏实地信号优化工作中，小数据仍然还是能发挥着它的大作用。
