红绿灯时间

为什么黄色信号的时长比红灯和绿灯的时长要短？在日常生活中，我们都会遇到红绿灯，而其中黄灯信号的时长相比红绿灯要短很多。

这引起了人们的好奇心，为什么黄灯时间更短？今天，我们来科普一下这个问题。

一、安全性考虑1. 减少违反交通规则的可能性黄灯信号的短暂出现，降低了司机抢过黄灯的风险，减少了因闯红灯而引发的违规、事故的发生。

黄灯的短暂时间给了司机一个有限的响应时间，使得司机可以有足够的时间和空间来判断和决策。

2. 缩短车辆停留时间黄灯的时间相对较短，可以加快路口车辆流量的转换，缩短车辆的停留时间，提高交通效率。

长时间的黄灯可能导致有些司机误以为可以闯红灯，进而造成车辆拥堵，影响交通流畅。

二、机动性要求1. 黄灯作为过渡信号红灯表示停止，绿灯表示通行，而黄灯则是过渡信号。

黄灯的时间设计得较短，可以提醒司机做好准备，即将从通畅状态转变为停止状态或反之。

这样有助于保持交通有序，避免突然的交通变化。

2. 强化路口指挥黄灯的短暂时间，使得路口的信号灯变换更加紧凑，路口的规划和流量控制更为精准。

通过黄灯的设置，可以更好地指挥和分配交通流量，提高交通的整体效率。

三、交通流量掌控1. 避免拥堵情况如果黄灯时间过长，可能会造成车辆停留时间过长，导致路口的交通流量堆积，从而引发交通拥堵。

而通过设置短暂的黄灯时间，可以在一定程度上避免交通拥堵的发生。

2. 维护交通优先级红灯和绿灯的时间都有一定的规定，根据交通流量和道路情况进行调整，以保证交通优先级的平衡。

而黄灯时间的短暂设计，可以更好地配合红绿灯信号的转换和交通流动。

综上所述，黄色信号的时长比红灯和绿灯的时长要短，是出于安全性考虑、机动性要求以及交通流量掌控的需要。

通过这种设计，既能确保交通的有序进行，又能提高交通效率，减少交通事故发生的风险。

我们每个人都应该遵守交通规则，尊重红绿灯信号，共同维护好道路交通的安全和顺畅。

让我们从小事做起，为创造更好的出行环境贡献自己的一份力量。

十字路口红绿灯设计方案图纸在现代城市交通中，十字路口是交通流量汇聚和分散的关键节点，红绿灯的合理设计对于保障交通的安全与顺畅至关重要。

下面将为您详细介绍一份十字路口红绿灯的设计方案图纸。

一、设计背景与目标随着城市的发展和车辆数量的不断增加，十字路口的交通压力日益增大。

为了提高交通效率、减少交通事故，我们需要设计一套科学合理的红绿灯系统。

本次设计的主要目标是优化交通流，降低车辆等待时间，提高道路通行能力，同时确保行人的安全。

二、十字路口基本情况本次设计的十字路口位于市中心繁华地段，东西向道路为主干道，双向六车道，设计车速为 50 公里/小时；南北向道路为次干道，双向四车道，设计车速为 40 公里/小时。

路口周边有商业区、居民区和学校等。

三、交通流量调查与分析在设计之前，我们对该十字路口的交通流量进行了为期一周的调查，包括不同时段的车流量、人流量以及车型比例等。

通过数据分析发现，早晚高峰时段交通流量较大，东西向车流量明显高于南北向，且行人流量在上下学和上下班时段较为集中。

四、红绿灯时间设置根据交通流量调查结果，我们对红绿灯的时间进行了如下设置：1、早高峰时段（7:00 9:00）东西向绿灯时间：60 秒东西向黄灯时间：3 秒东西向红灯时间：40 秒南北向绿灯时间：40 秒南北向黄灯时间：3 秒南北向红灯时间：60 秒2、平峰时段（9:00 17:00）东西向绿灯时间：50 秒东西向黄灯时间：3 秒东西向红灯时间：45 秒南北向绿灯时间：40 秒南北向黄灯时间：3 秒南北向红灯时间：55 秒3、晚高峰时段（17:00 19:00）东西向绿灯时间：65 秒东西向黄灯时间：3 秒东西向红灯时间：35 秒南北向绿灯时间：35 秒南北向黄灯时间：3 秒南北向红灯时间：65 秒4、夜间时段（19:00 7:00）东西向绿灯时间：40 秒东西向黄灯时间：3 秒东西向红灯时间：70 秒南北向绿灯时间：30 秒南北向黄灯时间：3 秒南北向红灯时间：80 秒五、信号灯类型与布局1、信号灯类型采用 LED 信号灯，具有亮度高、寿命长、节能等优点。

马路红灯时间长反馈部门
马路红灯时间长向你当地所在城市的公安交管部门秩序科反映。

或者拨打122报警服务台，只要用电话拨打“122”即可免费接通122台电话。

马路红灯时间长可以122报警服务台是我国公安交通管理机关
为受理群众交通事故报警电话，指挥调度警员处理各种报警、求助、同时受理群众对交通管理和交通民警执法问题的举报、投诉、查询等而设的部门。

该部门是公安交通管理机关指挥中心的主要组成部分。

实行24小时值班。

打电话给当地110说明情况，让110指挥中心人员办理或通知交警负责红绿灯管理的民警将信号灯处理好，并顺便问一直红灯闯红灯会不会扣分。

红灯常亮,一般情况下是信号机程序错误，遇到这种情况，在确认路口安全的情况下可以减速安全驶过。

至于市民“闯红灯”算不算违法行为，该工作人员明确指出，因为当时交通灯出现故障，所以市民这些行为不会被按照交通违法行为处理;若有车辆因此“违章”，车主可以前往市交警支队法制科“信访办公室”进行行政复议，消除违章。

工作人员表示，可以及时拨打122向交警部门反馈，另外，在确保路口安全有序的情况下，可以驾车通过。

结题报告城市交通主干道中红绿灯的设置一、研究的目的和意义通过对道路红绿灯的观察，分析红绿灯的时间长短对交通路口的流量影响。

计算出北京某条主要道路的红绿灯控制的最佳公式。

以改进道路交通状况。

二、研究的方式、方法1、选择路段，并进行流量分析2、建立数学模型3、得出结论三、研究的具体实施情况1、网上搜索资料，汇总，给出公式N直=3600*n*k[(t绿/2.5t周-2.4/2.5t周)+1/ t周]因t周一般为60—180秒，0.04/t周值很小则得 N直=3600*n*k[t绿/2.5t周]=1440*n*k*t绿/t周（2）t周――信号周期时间k――车辆疏密其它干扰系数，一般取0.86-0.90n――车道数N直――直行道通车能力t绿――绿灯时间2、实地考察，首选长安街、平安大道，但由于主要路口较多，改测北辰路3、更换道路，再次测量改测北辰路。

南起安贞桥，北到华汇路口，总长3.7公里。

上下班高峰时段经常堵车。

具体数据如下：高峰时车流量60辆/分各路口距离安贞桥→小关（1公里）s1 = 1km小关→奥体（0。

7公里）s2 = 0.7km奥体→北辰（1。

3公里）s3 = 1.3km北辰→阳光（0。

4公里）s4 = 0.4km阳光→华汇（0。

3公里）s5 = 0.3km4、分析计算（1）假设主干道（北辰路南北走向）优先，东西车流辆不作考虑（2）主干道车流量最大化是，通过红绿灯的信号控制使得汽车在通过所有路口时，都为绿灯（3）数学模型建立如下：华汇t1=s1/v 安贞桥要得证一个方向得车通过各路段为绿灯得条件是：（a）各路口绿灯间隔一样（b）各路口绿灯得起始时间与前一路口相差t i，t i公式如下：V ：车平均速度, S ：为各段距离 , t i 为各路口绿灯起始时间t 0 =0t 1 = t 0 + s 1/vt 2 = t 1 + s 2/v…….…….t i = t i-1+ s i /v (3)∑-=+=110n i i n V S t t （4） 5、 证明反向有效 我们需考虑从一个方向控制红绿灯起始时间（例如本案例从华汇 安贞桥）是否影响反向车流量（从安贞桥 华汇的车辆）（这有待更进一步的研究）四、 结论：1、 保证车辆主干道车辆畅通的数学模型为：t i = t i-1+ s i /v (3)2、 （3）式给出了各路口的延迟时间（1）式给出了各路口红绿灯的周期时间3、 t i 由各路段实测距离有关4、 由于 四4（3）的假设全路段各路口红绿灯周期一致，因此，实际中，只须确定某一方向为考虑对象，把它的流量带入（1）式，便可算出某个方向的绿灯周期，进而推出各路口相对方向的最大流量。

新国标红绿灯新规
最新的国家标准发布了新的红绿灯规定，主要包括以下几点:
1. 新增黄闪灯：在一些特定情况下，交通管理部门将可以设置黄闪灯，表示交叉路口的交通流量较小，车辆可以慢行通过，但需要注意安全。

2. 延长黄灯时间：为了减少闯红灯的现象，黄灯的持续时间将会延长至3-5秒，使驾驶员有足够的时间判断是否停车或继续通行。

3. 新增倒计时功能：在一些重要交叉路口，红绿灯将增加倒计时功能，让行人和驾驶员更清晰地了解绿灯的结束时间，从而做出合理的决策。

4. 调整夜间绿灯时间：现在，夜间的绿灯时间将会适当增加，以适应夜间车流量较小的情况，同时减少不必要的等待时间。

这些规定的实施将有助于提高交通安全和交通流畅度，减少交通事故的发生率。

同时，我们也需要自觉遵守交通规则，保证自身和他人的安全。

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红绿灯管控机制引言：红绿灯作为城市道路交通管理的重要组成部分，是为了保证道路交通的有序进行而设置的。

红绿灯的管控机制是基于交通信号灯的工作原理，通过合理的时间分配和信号灯的变换，来控制不同方向的车辆和行人的通行，以确保交通的安全和畅通。

一、红绿灯信号灯的工作原理红绿灯信号灯是由红灯、黄灯和绿灯组成的。

红灯表示停车，黄灯表示准备停车或警示，绿灯表示通行。

红绿灯的工作原理是根据预设的时间周期来进行控制。

二、红绿灯的时间分配红绿灯的时间分配是根据道路的交通流量和行人通行情况进行合理规划的。

一般情况下，主干道的绿灯时间较长，以保证车辆的流畅通行；而次干道的绿灯时间相对较短，以便主干道的车辆优先通行。

此外，还要考虑到不同时间段的交通流量差异，根据实际情况进行调整。

三、红绿灯信号的变换红绿灯信号的变换是根据预定的时间周期进行的。

一般情况下，红灯持续时间较短，黄灯持续时间较短，绿灯持续时间较长。

当绿灯亮起时，表示车辆可以通行，行人可以横穿马路。

当黄灯亮起时，表示绿灯即将变为红灯，车辆应减速停车，行人不得再横穿马路。

当红灯亮起时，表示车辆应停车等待，行人不得横穿马路。

四、红绿灯的控制方式红绿灯的控制方式有手动控制和自动控制两种。

手动控制是由交警或工作人员通过控制开关或按钮来控制红绿灯的变换。

自动控制是通过交通信号控制设备来实现的，通过交通监控设备感知交通流量和行人通行情况，自动调整红绿灯的时间分配和信号变换。

五、红绿灯的优化调整为了提高红绿灯的效率和交通的通行能力，需要对红绿灯进行优化调整。

首先，可以根据实时的交通流量和行人通行情况，动态调整红绿灯的时间分配。

其次，可以利用智能交通技术，通过交通监控设备对交通流量进行实时监测和预测，从而优化红绿灯的控制方式和时间分配，提高交通的通行效率。

六、红绿灯的作用和意义红绿灯作为城市道路交通管理的重要手段，具有以下作用和意义：1. 维护交通秩序：红绿灯可以有效控制车辆和行人的通行，维护交通秩序，减少交通事故的发生。

预防“死锁”的最大绿灯时间计算方法作者：李海涛等来源：《中国高新技术企业》2015年第22期摘要：目前，信号配时优化方法通常根据车辆排队等绝对信号配时时长，而对下游可容纳车辆等缺乏考虑。

该方法在过饱和交通状态下往往形成“死锁”现象，针对该问题，文章从上游车辆数达辆与下游可容纳排队长度间的关系出发，运用交通波理论，计算出交叉口预防死锁现象的最大绿灯时间，为信号配时优化提供参考。

关键词：死锁现象；上游车辆；下游车辆数；最大绿灯时间；交通波文献标识码：A中图分类号：TP316 文章编号：1009-2374（2015）21-0105-03 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2015.21.053交通信号系统极大地保障了交叉口内车辆的有序通行，如SCOOT、SCATS、ACTRA 等，但这些系统主要依据上游车辆数等参数进行信号配时，缺乏对下游可容纳车辆方面的考虑，常常引起车辆排队造成交叉口的“死锁”现象，尤其是交通过饱和状态下表现尤为突出。

该现象引起了国内外专家学者的极大关注，如裴玉龙等提出采用通行优先权的方式对饱和交通状态下的绿信比进行优化；蒋贤才等建立了拥挤及非拥挤两种交通环境下绿信比与交通参与者权益之间的关系模型。

刘小明等提出一个基于阈值规则的饱和交叉口控制方法。

针对死锁现象，合理计算车辆溢出方向的绿灯信号时长尤为关键，基于此，本文介绍了一种最大绿灯时间计算方法。

1 最大绿灯时间计算方法下游可容纳长度与上游到达车辆数二者之间的关系对于绿灯时间的计算有着至关重要的作用。

1.1 模型假设1.1.1 上游可容纳排队长度已知且固定。

交叉口车头间距可以进行实地测量，模型中取。

下游可容纳车辆数随之确定：1.1.2 车辆的在交叉口加减速过程均为匀变速过程，最高车速不得超过法律规定限速。

1.1.3 为简化模型，在上一周期内绿灯周期末上游交叉口并无剩余车辆，从本周期红灯时刻起，车辆以泊松分布到达。

到达率λ已知。

城市道路设计红绿灯周期计算
一个标准的信号灯控制计算首先要确定三要素：
1、相位，就是确定有几种放行状态，依据是车道数量和转弯车辆占交通量的比例。

2、周期，就是所有相位依次出现一遍的总时长，根据交通流量和饱和程度来确定，还要加上绿灯相位的损失时间。

3、绿信比，就是每个相位绿灯时间占周期时长的比例，要根据每个相位的交通量确定有效绿灯时长。

然后根据实际情况调整，常见的调整因素是：绿灯损失时间（避免上一个绿灯相位没有完全通过的车辆和下一个绿灯相位进入交叉口额车辆相撞），绿灯间隔时间（同一个车道两个绿灯的间隔），坡度、右转车辆比例、左转转弯半径、车道宽度、非机动车辆。

”
此外，每个城市每个地段的红绿灯时间可能不一样哦，这是由专家分析车流计算而决定的。

每个路段，甚至时段，都可能是不一样的。

高德红绿灯倒计时原理
一、概述
高德红绿灯倒计时是指，高德地图在导航过程中，会实时显示路口红绿灯的倒计时，方便驾驶者按时通行，避免交通拥堵和事故发生。

该功能基于高德地图的实时路况、信号灯控制系统和车速传感器等技术实现。

二、原理
1.路况数据采集
高德地图通过车载导航设备，实时采集车辆行驶过程中的路况数据，包括车辆位置、车速、交通事件等情况。

2.信号灯控制系统
高德地图与各城市交通部门合作，共同建设信号灯控制系统，在信号灯处设立车速传感器和计时器，对通过路口的车辆进行实时监控和计时。

3.倒计时推算
通过将采集到的路况数据与信号灯控制系统的实时状态进行匹配，可以推算出每个红绿灯周期内的倒计时时间。

驾驶者在行驶过程中，可以根据倒计时时间，合理调整车速，避免在路口等待时间过长。

4.交通优化
高德地图通过实时监控交通情况，自动调整信号灯的计时周期，增加绿灯时间，疏通交通流量，减少拥堵，优化路况。

5.数据更新优化
高德地图会定期更新信号灯控制系统的计时周期和信号灯状态，确保红绿灯倒计时数据的准确性和及时性。

三、应用
高德地图的红绿灯倒计时功能，可以为驾驶者提供精准的交通信息，减少驾驶风险，并提高出行效率。

同时，该功能也可以为城市交通部门提供宝贵的交通数据，优化交通流量，提升城市交通管理水平。

四、总结
高德地图的红绿灯倒计时功能，是基于车载导航设备、实时路况、信号灯控制系统和车速传感器等技术实现的。

该功能具有准确、及时、
实用等特点，为驾驶者提供了便捷的交通服务，也为城市交通管理提供了有力的支撑。

中学路程速度时间应用题
题目
小明从家里骑自行车去学校，沿路有3个红绿灯。

已知小明从家到第一个红绿灯的距离是2公里，平均速度是20千米/小时；从第一个红绿灯到第二个红绿灯的距离是3公里，平均速度是15千米/小时；从第二个红绿灯到第三个红绿灯的距离是4公里，平均速度是25千米/小时；从第三个红绿灯到学校的距离是5公里，平均速度是18千米/小时。

请问小明从家里出发到达学校需要多少时间？
解答
我们可以先计算小明骑自行车到达每个红绿灯的时间，然后将这些时间相加得出最终的答案。

1. 第一个红绿灯的时间：
距离：2公里
速度：20千米/小时
时间 = 距离 / 速度 = 2公里 / 20千米/小时 = 0.1小时
2. 第二个红绿灯的时间：
距离：3公里
速度：15千米/小时
时间 = 距离 / 速度 = 3公里 / 15千米/小时 = 0.2小时
3. 第三个红绿灯的时间：
距离：4公里
速度：25千米/小时
时间 = 距离 / 速度 = 4公里 / 25千米/小时 = 0.16小时
4. 最后一段到学校的时间：
距离：5公里
速度：18千米/小时
时间 = 距离 / 速度 = 5公里 / 18千米/小时 = 0.28小时将所有时间相加得出最终的答案：
总时间 = 第一个红绿灯时间 + 第二个红绿灯时间 + 第三个红绿灯时间 + 最后一段时间
总时间 = 0.1小时 + 0.2小时 + 0.16小时 + 0.28小时 = 0.74小时小明从家里出发到达学校需要0.74小时。

注：以上答案仅为计算结果，并没有考虑其他可能的因素，如交通情况等。

红绿灯设置法规-概述说明以及解释1.引言1.1 概述红绿灯是交通管理中一项重要的设施，用于指示车辆和行人在道路交通中的行进和停留。

随着城市的不断发展和交通流量的增加，红绿灯设置的合理性和科学性变得越来越重要。

红绿灯设置法规是针对红绿灯的设立和运行所制定的一系列规章制度，旨在确保道路交通安全和流畅。

这些规定涉及红绿灯的安装位置、信号灯颜色和频率、黄灯延迟时间等方面的内容。

在红绿灯设置的过程中，需要考虑到交通流量、交叉口形态、行人需求等多种因素。

科学合理的红绿灯设置可以提高交通效率和交通安全性，减少交通事故的发生。

同时，合理设置的红绿灯可以缓解交通压力，减少尾气排放和能源浪费。

然而，目前存在一些问题和挑战。

例如，部分地区红绿灯设置不够科学合理，导致交通拥堵和事故频发；某些红绿灯黄灯时间过短，容易导致交通违规行为；红绿灯信号同步不好，导致交叉口交通效率低下等。

为了解决这些问题，需要进一步加强红绿灯设置的规范性和科学性。

应该借鉴国内外的经验和技术，在红绿灯设置中充分考虑各种交通流量、行人需求、交叉口形态等因素，并采用智能化的控制系统进行管理和调控。

此外，还应该加强对红绿灯设置法规的宣传和培训，提高相关部门和驾驶员的意识和理解。

综上所述，红绿灯设置法规在维护道路交通安全和提高交通效率方面起着重要作用。

通过严格遵守法规和加强科学管理，我们可以建立更加安全、便捷和可持续的交通系统。

1.2 文章结构本文将分为三个主要部分，分别是引言、正文和结论。

每个部分将详细探讨与红绿灯设置法规相关的内容。

引言部分将首先概述本文的主题，即红绿灯设置法规。

随后，将介绍本文的结构，以便读者能够清晰地了解整个文章的框架和内容。

最后，还将说明本文的目的，即通过对红绿灯设置法规的探讨，提高交通管理的效率和安全性。

正文部分将从背景和意义入手，为读者介绍红绿灯设置的必要性和重要性。

接着，将介绍红绿灯设置的基本原则，包括公平、合理和科学等方面的要求。

红绿灯配时调整存在的问题及原因引言红绿灯配时调整是城市交通管理中的重要环节，合理的红绿灯配时可以提高交通效率、减少拥堵和事故发生的可能性。

然而，在实际的交通管理中，红绿灯配时常常存在一些问题，导致交通流量无法得到有效控制，进而影响交通的畅通。

本文将探讨红绿灯配时调整存在的问题及原因，并提出相应的解决方案。

问题一：红绿灯配时不合理原因分析1.缺乏科学依据：一些地区对红绿灯配时缺乏科学依据，仅凭经验和主观判断进行设置。

2.人为干预：有些地方存在人为干预红绿灯配时的情况，导致配时不合理。

解决方案1.制定科学准则：建立科学的红绿灯配时准则，包括车流量、路口类型、行人需求等因素，并根据实际情况进行优化调整。

2.自动化控制：引入智能交通系统，采用自动化控制的方式进行红绿灯配时，减少人为干预的可能性。

问题二：红绿灯配时不适应交通需求变化原因分析1.交通流量变化快：交通流量受到多种因素影响，如天气、节假日等，造成车流量的快速变化。

2.道路改建和拓宽：道路改建和拓宽会改变交通流量分布，导致原有的红绿灯配时不再适应新的交通需求。

解决方案1.实时监测和调整：利用传感器、摄像头等设备对交通流量进行实时监测，并根据监测结果及时调整红绿灯配时。

2.动态优化算法：采用动态优化算法对红绿灯配时进行调整，根据实际交通需求进行合理分配。

问题三：红绿灯配时不考虑行人需求原因分析1.行人流量被忽视：一些地区在红绿灯配时中只考虑车辆流量，而忽视了行人的需求。

2.行人过街时间不足：有些地方行人过街时间设置过短，导致行人不能及时通过。

解决方案1.考虑行人需求：在红绿灯配时中充分考虑行人的需求，设置合理的过街时间和绿灯时间。

2.增加人行道设施：增加人行道设施，提高行人通行的便利性和安全性。

问题四：红绿灯配时不协调原因分析1.路口之间配时不协调：一些地区红绿灯配时没有考虑到相邻路口之间的协调，导致交通流量无法顺畅过渡。

2.不同交通方式配时不协调：对于不同交通方式（如汽车、自行车、电动车等）的红绿灯配时没有进行统一规划和协调。

摘要道路交叉口是指两条或两条以上道路的相交处.车辆、行人汇集、转向和疏散的必经之地,为交通的咽喉.因此,正确设计道路交叉口,合理组织、管理交叉口交通,是提高道路通行能力和保障交通安全的重要方面.此次交叉口信号灯控制配时的调查地点是西南路和五一路交叉口.该交叉口地处市区西南部,属于平面十字型交叉口.西南路方向路段为双向五车道；五一路方向由东向西黄线以北是五车道,黄线以南是五车道,五一路由西向东黄线以北是两车道,黄线以南是三车道.周围分布饭店、居民住宅区、净水厂等,是一个非常重要的交叉口,并且西南路是主干道.本组通过实际观测的方法测得了道路交叉口的交通流量等信息.西南路车流量比五一路车流量大很多,在五一路方向均有左转车流,西南路只在南进口存在左转车流,另外在五一路西路口和西南路南路口均有直行加右转相位.且西南路南进口的左转仅限公交且车流量极少.到目前为止,定时信号的配时方法在国际上主要有英国的WEBSTER法,澳大利亚ARRB法与美国HCM法等.我们在《交通管理与控制》课本中已经学会了webster法和HCM法,我国有停车线法和冲突点法等方法.随着研究不断深入,定时信号的配时方法也在进一步的改进.本设计采用的方法以英国的WEBSTER法为主.本次设计本小组分工合作,共采集了车道宽、交通流量、车头时距、信号灯信号显示与周期等数据.并且对数据作出了运算整理.摒弃了有问题的数据,保证使用严谨的数据进行运算.关键字道路交叉口,信号配时,WEBSTER法,相位,课程设计.目录第一章现状交通调查1.1西南路与五一路交叉口现状概况 (1)1.2交通流量调整 (2)1.3交叉口几何尺寸调查 (2)第二章信号相位分析2.1实地观测 (3)2.2理论依据 (5)2.3具体算法步骤 (5)2.4必要性分析结果 (6)第三章制定配时方案3.1信号配时方案原理 (7)3.2程序计算结果 (8)第四章延误分析与服务水平测定4.1延误估算方法 (10)4.2服务水平 (10)第五章结果分析5.1结果对比 (12)第一章现状交通调查1.1 西南路/五一路交叉口现状概况道路交叉口是指两条或两条以上道路的相交处.车辆、行人汇集、转向和疏散的必经之地,为交通的咽喉.因此,正确设计道路交叉口,合理组织、管理交叉口交通,是提高道路通行能力和保障交通安全的重要方面.此次交叉口信号灯控制配时的调查地点是西南路和五一路交叉口.该交叉口地处市区西南部,属于平面十字型交叉口.西南路方向路段为双向五车道；五一路由东向西方向为双向五车道,包括自行车道,五一路由西向东黄线以北是两辆车道、黄线以南是三车道,周围分布饭店、居民住宅区、净水厂和大连沙河口区的部分政府部门等,是一个非常重要的交叉口,并且西南路是主干道.根据实地观察测量和分析讨论,本组对整个交叉口形状、车道划分与交通流运行轨迹进行了绘制,如下1.2交通流量调查本组通过实际观测的方法测得了道路交叉口的交通流量等信息.具体观测时间为.具体测量方法为,对各车道分配人员进行定时计数以获得交通流量,对直行和左转的车道在红灯结束时按车计时获得车头时距,对各相位红绿灯分别计时等.交通流量通过在交叉口的高峰时间观测2小时获得,整理后的高峰小时流量见下表.1.3 交叉口几何尺寸调查交叉口几何尺寸通过实际测量,整理后的信息见下表2信号相位分析2.1实地观测由本次设计实地观测的西南路/五一路交叉口情况可知：西南路车流量比五一路车流量大很多,且只有西南路南进口和五一西进口存在左转车流.且西南路南进口的左转仅限公交且车流量极少.而我们想知道是否有必要设置专有的左转相位,就必须求出各相位的左转通行能力与实测值进行比较.2.2理论依据可插车间隙理论虽然是用于计算无信号机的平面交叉口通行能力,而无信号交叉口遵循的是优先规则控制,即其通行顺序依次为：主要道路直行流向、主要道路左转流向、次要道路直行流向、次要道路左转流向.两相位交叉口车流运行特征跟交叉口优先规则控制有一些相似之处,因此可以根据可穿插间隙理论来分析其左转车道的通行能力.2.3具体算法步骤根据可插入间隙理论,假设主要道路车流按泊松分布到达,可建立计算左转通行能力Q ’max 的公式如下：)1/(maxqh q e Qe Q ---='τ式中：Q ’max ---次要道路可通过的最大交通量Q---主要道路交通量q--- Q/3600t c ---次要道路可以穿过主要道路车流的临界间隙〔s 〕 h---次要道路车辆连续通过时的车头时距〔s 〕2.4必要性分析结果由计算可以得出：可见每个相位都能满足其冲突左转交通量.故没必要增设一个专用左转相位.所以我们决定对西南路/五一路交叉口采用四相位配时方案是合理的.3制定配时方案到目前为止,定时信号的配时方法在国际上主要有英国的WEBSTER法,澳大利亚ARRB法与美国HCM法等.我国有停车线法和冲突点法等方法.随着研究不断深入,定时信号的配时方法也在进一步的改进.本设计采用的方法以英国的WEBSTER法为主.其信号配时设计流程图和信号相位基本方案如下：3.1信号配时方案原理①首先计算每车道的饱和流量S,使用下式进行计算：S＝3600/hh——饱和车头时距②然后计算流量比.公式如下.y i=q i/s i③计算流量比的总和,公式如下式：y=Σmax[y j,y j……]= Σmax[〔q d/s d〕j, 〔q d/s d〕j……]④启动损失时间L=Σ<l+I-A>⑤信号周期时长的计算,公式如下所示：C=<1.5l+5>/<1-y>C0—周期时长,Y—流量比总和,L—信号总损失时间,⑥各个相位的有效绿灯时间和显示绿灯时间,计算式所示：ge j=Ge*max[y i,y i……]/YGe—总有效绿灯时间,就是C0减去L.计算各个相位的显示绿灯时间,公式如下所示：g j= ge i - a j + l j3.2程序计算结果表4 各车道交通流量周期为203第一相位绿灯时间63s第二相位绿灯时间71s第三相位绿灯时间45s第四相位绿灯时间12s第一相位绿信比0.375第二相位绿信比0.1875第三相位绿信比0.74375第四相位绿信比0.05625图4 输入的数据和输出结果4延误分析与服务水平测定4.1延误估算方法延误是一个影响因素十分复杂的指标.1.设计交叉口时各车道延误用下式估算：d = d1+d2d1=0.5C<1-λ>2/<1-min[1,x] λ>d2=900T[<x-1>+√[<x-1>2+8ex/<CAP*T>] 式中：C—周期时长〔s〕λ—所计算车道的绿信比；x—所计算车道的饱和度；CAP—所计算车道的通行能力；T—分析时段的持续时长〔h〕,取0.25h；e—定时信号取0.5；2.各进口道的平均信控延误按该进口道中的各车道延误的加权平均数估算：d1=Σd i q i/Σq i式中：dA—进口道A的平均信控延误〔s/pcu〕；di—进口道A中第i车道的平均信控延误〔s/pcu〕；qi—进口道A中第i车道的小时交通量换算为其中高峰15min 的交通流量〔辆/15min〕;3.整个交叉口的平均信控延误按交叉口各进口道延误的加权平均数估计：d A=Σd A q A/Σq A式中：d1—交叉口每车的平均信控延误〔s/pcu〕；qa—进口道A的高峰15min交通流率〔辆/15min〕；4.2服务水平表4 延误服务水平表5结果分析5.1 结果对比WEBSTER法的配时仿真实验结果和实测值的比较如下表：由上表可以看出,实际采用的配时方案相关参数与我们通过调查得到的优化配时方案得到的配时方案相关参数都大致接近,说明实际情况与理论分析基本符合,说明配时方案可行.参考文献[1]吴兵《交通管理与控制》第四版人民交通 2009.1[2]徐吉谦陈学武《交通工程总论》第三版人民交通2008.6[3]全永燊《城市交通控制》人民交通 1989附录本次课程设计是我们小组几名同学共同完成的,起初是调查交叉口的交通流量,早高峰同学们要起的很早的,之后是两个人一小组测量车速和红绿灯时间并且在此基础上算出绿信比和信号周期.之后以班级为单位分上下午在机房进行信号配时,用C语言或其它形式将自己的数据编程序,算出所需要的数据.附录一：交通流量调查表其他数据调查表附录二：#include "stdio.h"#include "stdlib.h"#include "math.h"floatS[18],l[5],Ge[5],maxA,maxB,maxC,maxD,D[5],g[5],max, A;float di,dk=0,dj=0,lkk;float da[5],cap[18];float P[18],Ql[18],Fa[18];float Tu[18],Qb[18],Ku[18],Ju[17],min;floatdA[5],dab[5],da1[17],T=0.25,x[18],Ds[5],Tu[18],Dd[5],Hu[18],e,d[18],Co,D[5],Q[18];floatQb[18],CAPP[18],v,o,Fs[18],y[18],Du[18],j[5],Ql[18],Qb[18],d[18],d1[18],d2[18],d3[18];int i;float fun1 <> /*绿灯间隔时间计算公式*/{ float z,u,t,h,I;printf<"请输入停止线到冲突点的距离z<m>:">;scanf<"%f",&z>;printf<"请输入车辆在进口道上的行驶车速u<m/s>:">;scanf<"%f",&u>;printf<"请输入车辆制动时间t<s>:">;scanf<"%f",&t>;h=z/u; /*此处需插入一个界面*/I=h+t;printf<"计算得绿灯间隔时间I为%f s",I>;if<I<3>printf<"黄灯时间A=3s">;elseprintf<"<其中3s配以黄灯,其余时间配以红灯>\n">;return <I>;}float fun2 <> /*最大流量比计算公式*/{ int i,c,e;printf<"请输入第一相位各车道的交通流量〔1-3〕:">;for<i=1;i<4;i++>scanf<"%f",&Q[i]>;for<c=1;c<4;c++>y[c]=Q[c]/S[c];/*S[c]为各车道对应的饱和流量*/maxA=y[1]; /*第一相位最大流量比*/for<e=1;e<=3;e++>if<y[e]<=maxA>maxA=y[e];printf<"第一相位最大流量比为%f\n",maxA>;printf<"请输入第二相位各车道的交通流量〔4-8〕:">;for<i=4;i<9;i++>scanf<"%f",&Q[i]>;for<c=4;c<9;c++>y[c]=Q[c]/S[c];/*S[c]为各车道对应的饱和流量*/maxB=y[4]; /*第二相位最大流量比*/for<e=4;e<=9;e++>if<y[e]>=maxB>maxB=y[e];printf<"第二相位最大流量比为%f\n",maxB>;printf<"请输入第三相位各车道的交通流量〔9-15〕:">;for<i=9;i<16;i++>scanf<"%f",&Q[i]>;for<c=9;c<16;c++>y[c]=Q[c]/S[c];/*S[c]为各车道对应的饱和流量*/maxC=y[9]; /*第二相位最大流量比*/for<e=9;e<=15;e++>if<y[e]>=maxC>maxC=y[e];printf<"第三相位最大流量比为%f\n:",maxC>;printf<"请输入第四相位各车道的交通流量〔16-17〕:">;for<i=16;i<18;i++>scanf<"%f",&Q[i]>,y[c]=Q[c]/S[c];/*S[c]为各车道对应的饱和流量*/maxD=y[16]; /*第二相位最大流量比*/for<e=16;e<=17;e++>if<y[e]>=maxD>maxD=y[e];printf<"第四相位最大流量比为%f\n:",maxD>;max=maxA+maxB+maxC+maxD;printf<"此交叉口的流量比为%f:",max>;return <max>;}fun31<>{ int i;for<i=1;i<5;i++>g[i]=Ge[i]-A+l[i],printf<"第%d相位的显示绿灯时间为%f s\n",i,g[i]>;}fun32<>{int i;for<i=1;i<3;i++>Ge[i]=g[i]+A-l[i],printf<"第%d相位的有效绿灯时间为%f s\n",i,Ge[i]>;}int fun15<>{for<i=1;i<18;i++>{printf<"请输入第%d车道的分析期初初始积余车辆<辆>:",i>;scanf<"%f",&Qb[i]>;printf<"请输入第%d车道的分析期离开车辆<辆>:",i>;scanf<"%f",&Ql[i]>;}}fun3<>{for<i=1;i<18;i++>{ if<i<4>CAPP[1]+=S[i]*D[1];else if<i>=4&&i<9>CAPP[2]+=S[i]*D[2];else if<i>=9&&i<16>CAPP[3]+=S[i]*D[3];elseCAPP[4]+=S[i]*D[4];}}fun4<>{for<i=1;i<5;i++>Ds[i]=<float>1.5*Co*<1-D[i]>;}fun5<> /*不饱和延误的计算公式*/{ float j[5],min,Hu[18];for<i=1;i<5;i++>j[i]=0.5*Co*<1-D[i]>*<1-D[i]>;for<i=1;i<18;i++>{ if<i<4>cap[i]=S[i]*D[1];else if<i>=4&&i<9>cap[i]=S[i]*D[2];else if<i>=9&&i<16>cap[i]=S[i]*D[3];elsecap[i]=S[i]*D[4];}for<i=1;i<18;i++>x[i]=<float>Q[i]/cap[i];for<i=1;i<18;i++>{ min=x[i];if<min>1>min=1;lkk=<float>1-min;if<i<4>Hu[i]=<float>1-min*D[1];else if<i>=4&&i<9>Hu[i]=<float>1-min*D[2];else if<i>=9&&i<16>Hu[i]=<float>1-min*D[3];elseHu[i]=<float>1-min*D[4];}for<i=1;i<18;i++>{ if<i<4>Du[i]=j[1]/Hu[i];else if<i>=4&&i<9>Du[i]=j[2]/Hu[i];else if<i>=9&&i<16>Du[i]=j[3]/Hu[i];elseDu[i]=j[4]/Hu[i];}}fun6<> /*在T中积余车辆的持续时间*/{min=T;for<i=1;i<18;i++>{ { if<i<4>Ku[i]=cap[i]*lkk,Ju[i]=Qb[i]/Ku[i];else if<i>=4&&i<9>Ku[i]=cap[i]*lkk,Ju[i]=Qb[i]/Ku[i];else if<i>=9&&i<16>Ku[i]=cap[i]*lkk,Ju[i]=Qb[i]/Ku[i];elseKu[i]=cap[i]*lkk,Ju[i]=Qb[i]/Ku[i];}{ if<min<Ju[i]>Tu[i]=min;elseTu[i]=Ju[i];}}}fun7<> /*绿灯期车流到达率校正系数*/{for<i=1;i<18;i++>P[i]=<Ql[i]-Qb[i]>/Ql[i];for<i=1;i<18;i++>{ if<i<4>Fa[i]=<1-P[i]>/<<float>1-D[1]>;else if<i>=4&&i<9>Fa[i]=<1-P[i]>/<1-D[2]>;else if<i>=9&&i<16>Fa[i]=<1-P[i]>/<1-D[1]>;elseFa[i]=<1-P[i]>/<1-D[2]>;}}fun8<> /*均匀延误计算公式*/ { float ar[18],an[18],am[18],al[18],az[18];for<i=1;i<18;i++>if<i<4>ar[i]=Ds[1]*Tu[i]/T,an[i]=Fs[i]*Du[i]*<T-Tu[i]>,d1[i]=ar[i]+an[i]/T;else if<"i>=4&&i<9">d1[i]=<Ds[2]*Tu[i]/T>+<Fs[i]*Du[i]*<T-Tu[i]>/T> ;else if<"i>=9&&i<16">d1[i]=<Ds[3]*Tu[i]/T>+<Fs[i]*Du[i]*<T-Tu[i]>/T> ;elsed1[i]=<Ds[4]*Tu[i]/T>+<Fs[i]*Du[i]*<T-Tu[i]>/T> ;}float fun13< float x>{if <x>=0.000000&&x<=0.500000>e=0.13;else if<x>0.500000&&x<=0.600000>e=0.2;else if<x>0.600000&&x<=0.700000>e=0.28;else if<x>0.700000&&x<=0.800000>e=0.35;else if<x>0.800000&&x<=1.000000>e=0.43;else if<x>1>e=0.5;elseprintf<"输入错误\n">;return <e>;}fun9<> /*随机附加延误计算公式*/{ float c[18],ad,ac,ae,ar;for<i=1;i<18;i++>{ e=fun13<x[i]>;ac=pow<<x[i]-1>,2>;ae=<float>8*e*x[i];if<i<4>ar=cap[i]*T;else if<i>=4&&i<9>ar=cap[i]*T;else if<i>=9&&i<16>ar=cap[i]*T;elsear=cap[i]*T;c[i]=ac+ae/ar;ad=sqrt<c[i]>;d2[i]=<float>900*T*<<x[i]-1>+ad>;}}fun10<> /*初始排队延误计算公式*/{ float min,ji[18],jk[18],jh[18];for<i=1;i<18;i++>{ min=x[i];{if<min>1>min=1;}if<Tu[i]==T>{ ji[i]=<float>3600*Qb[i];jk[i]=<float>1800*T*<1-min>;if<i<4>d3[i]=ji[i]/cap[i]-jk[i];else if<i>=4&&i<9>d3[i]=ji[i]/cap[i]-jk[i];else if<i>=9&&i<16>d3[i]=ji[i]/cap[i]-jk[i];elsed3[i]=ji[i]/cap[i]-jk[i];}else{ if<i<4>d3[i]=<float>1800*Qb[i]*Tu[i]/<T*cap[i]>;else if<i>=4&&i<9>d3[i]=<float>1800*Qb[i]*Tu[i]/<T*cap[i]>;else if<i>=9&&i<16>d3[i]=<float>1800*Qb[i]*Tu[i]/<T*cap[i]>;elsed3[i]=<float>1800*Qb[i]*Tu[i]/<T*cap[i]>;}}}fun16<>{ for<i=1;i<18;i++>d[i]=d1[i]+d2[i]+d3[i];}fun17<>{ for<i=1;i<18;i++>d[i]=Du[i]+d2[i];}fun11<> /*各进口道平均信控延误计算公式*/{int k;for<i=1;i<4;i++>dab[1]+=<d[i]*<Q[i]/4>>,da1[1]+=<Q[i]/4>;dA[1]=<float>dab[1]/da1[1];for<i=4;i<9;i++>dab[2]+=<d[i]*<Q[i]/4>>,da1[2]+=<Q[i]/4>;dA[2]=dab[2]/da1[2];for<i=9;i<12;i++>dab[3]+=<d[i]*<Q[i]/4>>,da1[3]+=<Q[i]/4>;dA[3]=dab[3]/da1[3];for<i=12;i<16;i++>dab[4]+=<d[i]*<Q[i]/4>>,da1[4]+=<Q[i]/4>;dA[4]=dab[4]/da1[4];i=16;dab[3]+=<d[i]*<Q[i]/4>>,da1[3]+=<Q[i]/4>;dA[3]=dab[3]/da1[3];i=17;dab[4]+=<d[i]*<Q[i]/4>>,da1[4]+=<Q[i]/4>;dA[4]=dab[4]/da1[4];}fun14<float dl>{if <dl>=0&&dl<=10>printf<"服务水平为A级\n">; else if<dl>10&&dl<=20>printf<"服务水平为B级\n">; else if<dl>20&&dl<=35>printf<"服务水平为C级\n">;else if<dl>35&&dl<=55>printf<"服务水平为D级\n">;else if<dl>55&&dl<=80>printf<"服务水平为E级\n">;else if<dl>80>printf<"服务水平为F级\n">;elseprintf<"error">;}fun12<> /*整个交叉口*/ { for<i=1;i<5;i++>{ dk+=da1[i];dj+=<float><dA[i]*dab[i]>;}di=<float>dj/dk;printf<"此交叉口的信控延误为%f\n",di>;fun14<di>;}void main<>{int L,i,I,k,n;float a,b,Y,ge,h[17];printf<"请输入黄灯时间A<一般取值3s>:">;scanf<"%f",&A>; /*此处需插入一个界面*/printf<"请输入一个周期内的相位数k:">;scanf<"%d",&k>;for<i=1;i<4;i++>printf<"请输入第一相位第%d车道的车头时距:",i>,scanf<"%f",h+i>,S[i]=3600/h[i];for<i=4;i<9;i++>printf<"请输入第二相位第%d车道的车头时距:",i>,scanf<"%f",h+i>,S[i]=3600/h[i];for<i=9;i<16;i++>printf<"请输入第三相位第%d车道的车头时距:",i>,scanf<"%f",h+i>,S[i]=3600/h[i];for<i=16;i<18;i++>printf<"请输入第四相位第%d车道的车头时距:",i>,scanf<"%f",h+i>,S[i]=3600/h[i];I=fun1<>;Y=fun2<>;for<i=1;i<5;i++>printf<"\n请输入第%d相位的启动损失时间l<无实测数据时可取3s>:",i>,scanf<"%f",&l[i]>;for<i=1,L=0;i<=k;i++>L+=<l[i]>+I-A; /*I 为绿灯间隔时间*/a=1.5*L+5;b=1-Y;Co=a/b;printf<"计算得周期时长Co为%d s\n",Co>;ge=Co-L;printf<"总有效绿灯时间为%d\n",ge>;Y=maxA+maxB+maxC+maxD;a=ge*<maxA>;b=ge*maxB;v=ge*maxC;o=ge*<maxD>;Ge[1]=a/Y;Ge[2]=b/Y;Ge[3]=v/Y;Ge[4]=o/Y;for<n=1;n<5;n++>D[n]=Ge[n]/Co,printf<"第%d相位的绿信比为%f\n",n,D[n]>;for<i=1;i<5;i++>printf<"第%d相位有效绿灯时间为%f\n",i,Ge[i]>;fun31<>;fun15<>;fun3<>;fun4<>;fun5<>;fun6<>;fun7<>;fun8<>;fun9<>;fun10<>;fun17<>;fun11<>;fun12<>;}附录二：#include "stdio.h"#include "stdlib.h"#include "math.h"floatS[18],l[5],Ge[5],maxA,maxB,maxC,maxD,D[5],g[5],max,A;float di,dk,dj,lkk;float da[5],cap[18];float P[18],Ql[18],Fa[18];float Tu[18],Qb[18],Ku[18],Ju[17],min;floatdA[5],dab[5],da1[17],T=0.25,x[18],Ds[5],Tu[18],Dd[5],Hu[18],e,d[18],Co,D[5],Q[18];floatQb[18],CAPP[18],v,o,Fs[18],y[18],Du[18],j[5],Ql[18],Qb[18],d[18],d1[18],d2[18],d3[18];int i;float fun1 <> /*绿灯间隔时间计算公式*/{ float z,u,t,h,I;printf<"请输入停止线到冲突点的距离z<m>:">;scanf<"%f",&z>;printf<"请输入车辆在进口道上的行驶车速u<m/s>:">;scanf<"%f",&u>;printf<"请输入车辆制动时间t<s>:">;scanf<"%f",&t>;h=z/u; /*此处需插入一个界面*/I=h+t;printf<"计算得绿灯间隔时间I为%f s",I>;if<I<3>printf<"黄灯时间A=3s">;elseprintf<"<其中3s配以黄灯,其余时间配以红灯>\n">;return <I>;}float fun2 <> /*最大流量比计算公式*/{ int i,c,e;printf<"请输入第一相位各车道的交通流量〔1-3〕:">;for<i=1;i<4;i++>scanf<"%f",&Q[i]>;for<c=1;c<4;c++>y[c]=Q[c]/S[c];/*S[c]为各车道对应的饱和流量*/maxA=y[1]; /*第一相位最大流量比*/for<e=1;e<=3;e++>if<y[e]<=maxA>maxA=y[e];printf<"第一相位最大流量比为%f\n",maxA>;printf<"请输入第二相位各车道的交通流量〔4-8〕:">;for<i=4;i<9;i++>scanf<"%f",&Q[i]>;for<c=4;c<9;c++>y[c]=Q[c]/S[c];/*S[c]为各车道对应的饱和流量*/maxB=y[4]; /*第二相位最大流量比*/for<e=4;e<=9;e++>if<y[e]>=maxB>maxB=y[e];printf<"第二相位最大流量比为%f\n",maxB>;printf<"请输入第三相位各车道的交通流量〔9-15〕:">;for<i=9;i<16;i++>scanf<"%f",&Q[i]>;for<c=9;c<16;c++>y[c]=Q[c]/S[c];/*S[c]为各车道对应的饱和流量*/maxC=y[9]; /*第二相位最大流量比*/for<e=9;e<=15;e++>if<y[e]>=maxC>maxC=y[e];printf<"第三相位最大流量比为%f\n:",maxC>;printf<"请输入第四相位各车道的交通流量〔16-17〕:">;for<i=16;i<18;i++>scanf<"%f",&Q[i]>,y[c]=Q[c]/S[c];/*S[c]为各车道对应的饱和流量*/maxD=y[16]; /*第二相位最大流量比*/for<e=16;e<=17;e++>if<y[e]>=maxD>maxD=y[e];printf<"第四相位最大流量比为%f\n:",maxD>;max=maxA+maxB+maxC+maxD;printf<"此交叉口的流量比为%f:",max>;return <max>;}fun31<>{ int i;for<i=1;i<5;i++>g[i]=Ge[i]-A+l[i],printf<"第%d相位的显示绿灯时间为%f s\n",i,g[i]>;}fun32<>{int i;for<i=1;i<5;i++>Ge[i]=g[i]+A-l[i],printf<"第%d相位的有效绿灯时间为%f s\n",i,Ge[i]>;}int fun15<>{for<i=1;i<18;i++>{printf<"请输入第%d车道的分析期初初始积余车辆<辆>:",i>;scanf<"%f",&Qb[i]>;printf<"请输入第%d车道的分析期离开车辆<辆>:",i>;scanf<"%f",&Ql[i]>;}}fun3<>{for<i=1;i<18;i++>{ if<i<4>CAPP[1]+=S[i]*D[1];else if<i>=4&&i<9>CAPP[2]+=S[i]*D[2];else if<i>=9&&i<16>CAPP[3]+=S[i]*D[3];elseCAPP[4]+=S[i]*D[4];}}fun4<>{for<i=1;i<5;i++>Ds[i]=<float>1.5*Co*<1-D[i]>;}fun5<> /*不饱和延误的计算公式*/{ float j[5],min,Hu[18];for<i=1;i<5;i++>j[i]=0.5*Co*<1-D[i]>*<1-D[i]>;for<i=1;i<18;i++>{ if<i<4>cap[i]=S[i]*D[1];else if<i>=4&&i<9>cap[i]=S[i]*D[2];else if<i>=9&&i<16>cap[i]=S[i]*D[3];elsecap[i]=S[i]*D[4];}for<i=1;i<18;i++>x[i]=<float>Q[i]/cap[i];for<i=1;i<18;i++>{ min=x[i];if<min>1>min=1;lkk=<float>1-min;if<i<4>Hu[i]=<float>1-min*D[1];else if<i>=4&&i<9>Hu[i]=<float>1-min*D[2];else if<i>=9&&i<16>Hu[i]=<float>1-min*D[3];elseHu[i]=<float>1-min*D[4];}for<i=1;i<18;i++>{ if<i<4>Du[i]=j[1]/Hu[i];else if<i>=4&&i<9>Du[i]=j[2]/Hu[i];else if<i>=9&&i<16>Du[i]=j[3]/Hu[i];elseDu[i]=j[4]/Hu[i];}}fun6<> /*在T中积余车辆的持续时间*/{min=T;for<i=1;i<18;i++>{ { if<i<4>Ku[i]=cap[i]*lkk,Ju[i]=Qb[i]/Ku[i];else if<i>=4&&i<9>Ku[i]=cap[i]*lkk,Ju[i]=Qb[i]/Ku[i];else if<i>=9&&i<16>Ku[i]=cap[i]*lkk,Ju[i]=Qb[i]/Ku[i];elseKu[i]=cap[i]*lkk,Ju[i]=Qb[i]/Ku[i];}{ if<min<Ju[i]>Tu[i]=min;elseTu[i]=Ju[i];}}}fun7<> /*绿灯期车流到达率校正系数*/{for<i=1;i<18;i++>P[i]=<Ql[i]-Qb[i]>/Ql[i];for<i=1;i<18;i++>{ if<i<4>Fa[i]=<1-P[i]>/<<float>1-D[1]>;else if<i>=4&&i<9>Fa[i]=<1-P[i]>/<1-D[2]>;else if<i>=9&&i<16>Fa[i]=<1-P[i]>/<1-D[1]>;elseFa[i]=<1-P[i]>/<1-D[2]>;}}fun8<> /*均匀延误计算公式*/ { float ar[18],an[18],am[18],al[18],az[18];for<i=1;i<18;i++>if<i<4>ar[i]=Ds[1]*Tu[i]/T,an[i]=Fs[i]*Du[i]*<T-Tu[i]>,d1[i]=ar[i]+an[i]/T;else if<"i>=4&&i<9">d1[i]=<Ds[2]*Tu[i]/T>+<Fs[i]*Du[i]*<T-Tu[i]>/T> ;else if<"i>=9&&i<16">d1[i]=<Ds[3]*Tu[i]/T>+<Fs[i]*Du[i]*<T-Tu[i]>/T> ;elsed1[i]=<Ds[4]*Tu[i]/T>+<Fs[i]*Du[i]*<T-Tu[i]>/T> ;}float fun13< float x>{if <x>=0.000000&&x<=0.500000>e=0.13;else if<x>0.500000&&x<=0.600000>e=0.2;else if<x>0.600000&&x<=0.700000>e=0.28;else if<x>0.700000&&x<=0.800000>e=0.35;else if<x>0.800000&&x<=1.000000>e=0.43;else if<x>1>e=0.5;elseprintf<"输入错误\n">;return <e>;}fun9<> /*随机附加延误计算公式*/{ float c[18],ad,ac,ae,ar;for<i=1;i<18;i++>{ e=fun13<x[i]>;ac=pow<<x[i]-1>,2>;ae=<float>8*e*x[i];if<i<4>ar=cap[i]*T;else if<i>=4&&i<9>ar=cap[i]*T;else if<i>=9&&i<16>ar=cap[i]*T;elsear=cap[i]*T;c[i]=ac+ae/ar;ad=sqrt<c[i]>;d2[i]=<float>900*T*<<x[i]-1>+ad>;}}fun10<> /*初始排队延误计算公式*/{ float min,ji[18],jk[18],jh[18];for<i=1;i<18;i++>{ min=x[i];{if<min>1>min=1;}if<Tu[i]==T>{ ji[i]=<float>3600*Qb[i];jk[i]=<float>1800*T*<1-min>;if<i<4>d3[i]=ji[i]/cap[i]-jk[i];else if<i>=4&&i<9>d3[i]=ji[i]/cap[i]-jk[i];else if<i>=9&&i<16>d3[i]=ji[i]/cap[i]-jk[i];elsed3[i]=ji[i]/cap[i]-jk[i];}else{ if<i<4>d3[i]=<float>1800*Qb[i]*Tu[i]/<T*cap[i]>;else if<i>=4&&i<9>d3[i]=<float>1800*Qb[i]*Tu[i]/<T*cap[i]>;else if<i>=9&&i<16>d3[i]=<float>1800*Qb[i]*Tu[i]/<T*cap[i]>;elsed3[i]=<float>1800*Qb[i]*Tu[i]/<T*cap[i]>;}}}fun16<>{ for<i=1;i<18;i++>d[i]=d1[i]+d2[i]+d3[i];}fun17<>{ for<i=1;i<18;i++>d[i]=Du[i]+d2[i];}fun11<> /*各进口道平均信控延误计算公式*/{int k;for<i=1;i<4;i++>dab[1]+=<d[i]*<Q[i]/4>>,da1[1]+=<Q[i]/4>;dA[1]=<float>dab[1]/da1[1];for<i=4;i<9;i++>dab[2]+=<d[i]*<Q[i]/4>>,da1[2]+=<Q[i]/4>;dA[2]=dab[2]/da1[2];for<i=9;i<12;i++>dab[3]+=<d[i]*<Q[i]/4>>,da1[3]+=<Q[i]/4>;dA[3]=dab[3]/da1[3];for<i=12;i<16;i++>dab[4]+=<d[i]*<Q[i]/4>>,da1[4]+=<Q[i]/4>;dA[3]=dab[3]/da1[3];i=16;dab[3]+=<d[i]*<Q[i]/4>>,da1[3]+=<Q[i]/4>;dA[3]=dab[3]/da1[3];i=17;dab[4]+=<d[i]*<Q[i]/4>>,da1[4]+=<Q[i]/4>;dA[4]=dab[3]/da1[3];}fun14<float dl>{if <dl>=0&&dl<=10>printf<"服务水平为A级\n">; else if<dl>10&&dl<=20>printf<"服务水平为B级\n">;else if<dl>20&&dl<=35>printf<"服务水平为C级\n">;else if<dl>35&&dl<=55>printf<"服务水平为D级\n">;else if<dl>55&&dl<=80>printf<"服务水平为E级\n">;else if<dl>80>printf<"服务水平为F级\n">;elseprintf<"error">;}fun12<> /*整个交叉口*/{ for<i=1;i<5;i++>{ dk+=da1[i];dj+=<float><dA[i]*dab[i]>;}di=<float>dj/dk;printf<"此交叉口的信控延误为%f\n",di>;fun14<di>;}void main<>{int L,i,I,k,ge,n;float a,b,Y,h[18];printf<"请输入黄灯时间A<一般取值3s>:">;scanf<"%f",&A>; /*此处需插入一个界面*/printf<"请输入一个周期内的绿灯间隔数k:">;scanf<"%d",&k>;for<i=1;i<9;i++>{if<i<=3>{printf<"请输入第一相位第%d车道的车头时距:",<0+i>>;scanf<"%f",h+i>;S[i]=3600/h[i];}else{printf<"请输入第二相位第%d车道的车头时距:",<i>>;scanf<"%f",&h[i]>;S[i]=3600/h[i];}}for<i=1;i<10;i++>{if<i<=7>printf<"请输入第三相位第%d车道的车头时距:",8+i>,scanf<"%f",&h[8+i]>,S[8+i]=3600/h[8+i];elseprintf<"请输入第四相位第%d车道的车头时距:",8+i>,scanf<"%f",&h[8+i]>,S[8+i]=3600/h[8+i];}printf<"请输入绿灯间隔时间I:">;scanf<"%f",&I>;Y=fun2<>;printf<"请输入现有交叉口的信号周期Co:">;scanf<"%f",&Co>;for<i=1;i<5;i++>printf<"请输入第%d相位的启动损失时间l<无实测数据时可取3s>:",i>,scanf<"%f",&l[i]>;for<i=1;i<=4;i++>L+=<l[i]>+I-A,printf<"请输入第%d相位的实际显示绿灯时间:",i>,scanf<"%f",&g[i]>;fun32<>;for<n=1;n<5;n++>D[n]=Ge[n]/Co,printf<"第%d相位的绿信比为%.2f\n",n,D[n]>;for<i=1;i<3;i++>printf<"第%d相位有效绿灯时间为%.1f\n",i,Ge[i]>;fun15<>;fun3<>;fun4<>;fun5<>;fun6<>;fun7<>;fun8<>;fun9<>;fun10<>;fun16<>;fun11<>;fun12<>;}。