CN104575034A - 一种基于卡口数据的单点交叉口信号配时参数优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于卡口数据的单点交叉口信号配时参数优化方法。现有城市交叉口信号控制大多基于设置在停车线后的环形线圈检测器的断面数据，检测器损坏严重且无法获取行程时间、延误等交通流评价参数用于交通控制。本发明的基本思想是利用卡口式电子警察系统获取的车辆车牌识别数据，通过上下游车辆车牌匹配得到所有相位车流从上游交叉口到达本交叉口的行程时间及延误，通过相位饱和度优化得到信号周期，通过不同相位的延误变化情况优化得到各个相位的有效绿灯时间。本发明提供了一种利用现有电子警察数据进行交叉口信号配时的方法，能够减少交叉口检测器布设的投资，有效提升交叉口交通控制的效率。

Description

一种基于卡口数据的单点交叉口信号配时参数优化方法

技术领域

本发明涉及一种基于卡口的单点交叉口信号配时参数优化方法，用于城市道路交通控制，属于智能交通研究领域。

背景技术

单点交叉口信号配时是指利用从检测器获取的交通流参数，根据交通流流量、时间占有率等数据的变化情况，实时对交叉口的信号配时参数进行优化，提升交叉口通行能力，减少交叉口车辆延误。单点交叉口信号配时参数优化是干线及区域交通协调控制的前提与基础，是城市交通管控的基础，能够有效提升路网运行效率。传统的单点交叉口信号配时参数都是采用布设在交叉口进口道停车线之后的环形线圈检测器所获取的交通流数据进行进行优化，如著名的SCOOT、SCATS以及我国的HiCon交通信号控制系统等。由于固定的线圈检测器易于损坏且难以维修，一旦环形线圈检测器损坏，将对单点交叉口信号配时优化产生严重影响。同时，利用固定检测器获取的交通流参数不能有效反映整个交叉口区域的交通运行状况，因而会存在信号配时优化滞后的现象。卡口式电子警察是一种安装在交叉口停车线前用以抓拍闯红灯车辆的一种装置，它能够实时检测过车数据，记录通过停车线车辆的类型、时刻、速度、车牌等信息，在我国许多城市交叉口都安装有这种设备。利用卡口式电子警察提供的车牌信息数据可以有效获得交叉口区间行程时间等数据，通过这种区间数据建立一种新的交叉口信号配时参数优化方法。这种方法可以有效利用现有设备的交通数据，减少不必要的投资，同时能够更加精确地预测车辆延误与行程时间，大大提升交叉口信号配时优化的效果，为改善城市交通拥堵状态，提升交叉口运行效率提供技术支撑。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于卡口式电子警察数据的单点交叉口信号配时参数优化方法。该方法的基本思想是通过城市交叉口设置的卡口式电子警察所获取的数据，建立一种单点交叉口信号配时参数优化方法，实现交叉口的实时信号控制。为实现上述目的，本发明提出的单点交叉口信号配时参数优化方法包括：获取卡口式电子警察的数据、计算得到交叉口不同车流的行程时间及延误数据、建立交叉口信号配时参数优化流程、对交叉口信号配时参数进行调整。

本发明的基本步骤如下：

c1、采集并获取交叉口卡口式电子警察数据。

c2、计算得到交叉口各股交通流的行程时间及延误。

c3、优化得到下一个时段的交叉口信号配时参数。

步骤c1的过程包括：

c11、选取需要进行单点信号配时的交叉口及各个进口道上游相邻交叉口。

c12、获取这五个交叉口的卡口式电子警察数据以及相关路段长度等数据。

获取的数据包括：交叉口i所有相位的流量q_k(t)；交叉口i通过停车线的卡口记录数据，包括车辆类型、通过停车线时间、车牌识别结果。

步骤c2的过程包括：

c21、进行车牌匹配获得交叉口相位车辆的行程时间。

设t_k(j,t)为交叉口i的第k个相位在第t个采样间隔内第j辆车通过停车线的时刻；t_k,l(j,t)、t_k,s(j,t)、t_k,r(j,t)分别为交叉口i的第k个相位的上游交叉口左转车、直行车和右转车进入该相位的车辆通过上游交叉口停车线的时刻。q_k,l(t)、q_k,s(t)、q_k,r(t)分别为交叉口i的第k个相位的上游交叉口左转车、直行车和右转车进入该相位的流量(veh/h)，其中q_k(t)＝q_k,l(t)+q_k,s(t)+q_k,r(t)。则交叉口i的第k个相位在第t个采样间隔内的上游交叉口不同方向车辆的平均行程时间为：

$T_{k,l}\left(t\right)=\frac{\underset{j1=1}{\overset{q_{k,l}\left(t\right)}{\mathrm{\Σ}}}[t_k(j1,t)-t_{k,l}(j1,t)]}{q_{k,l}\left(t\right)}$

$T_{k,s}\left(t\right)=\frac{\underset{j2=1}{\overset{q_{k,s}\left(t\right)}{\mathrm{\Σ}}}[t_k(j2,t)-t_{k,s}(j2,t)]}{q_{k,s}\left(t\right)}$

$T_{k,r}\left(t\right)=\frac{\underset{j3=1}{\overset{q_{k,r}\left(t\right)}{\mathrm{\Σ}}}[t_k(j3,t)-t_{k,r}(j3,t)]}{q_{k,r}\left(t\right)}$

式中，T_k,l(t)、T_k,s(t)、T_k,r(t)分别为交叉口i的第k个相位在第t个采样间隔内由上游交口左转、直行和右转进入车辆的行程时间。

相位k所有车辆平均行程时间为：

$T_k\left(t\right)=\frac{T_{k,l}\left(t\right)q_{k,l}\left(t\right)+T_{k,s}\left(t\right)q_{k,s}\left(t\right)+T_{k,r}\left(t\right)q_{k,r}\left(t\right)}{q_{k,l}\left(t\right)+q_{k,s}\left(t\right)+q_{k,r}\left(t\right)}$

式中，T_k(t)为交叉口i的第k个相位在第t个采样间隔内从上游交叉口停车线到该交叉口停车线的所有车辆的平均行程时间。

c22、计算交叉口相位车辆的延误。

设L_k,l、L_k,s、L_k,r分别为交叉口i的第k个相位上游交叉口左转、直行及右转停车线到该交叉口k相位停车线的距离，v_k为车辆在该路段不受信号影响下的自由流速度。则交叉口i的第k个相位在第t个采样间隔内的上游交叉口不同方向车辆在该交叉口的平均延误为：

D_k,l(t)＝T_k,l(t)-L_k,l/v_k

D_k,s(t)＝T_k,s(t)-L_k,s/v_k

D_k,r(t)＝T_k,r(t)-L_k,r/v_k

式中，D_k,l(t)、D_k,s(t)、D_k,r(t)分别为交叉口i的第k个相位在第t个采样间隔内从上游交叉口左转、直行和右转方向车辆在该交叉口的平均延误。若D_k,l(t)、D_k,s(t)或D_k,r(t)出现小于零的情况，则令其等于零。

相位k所有车辆的平均延误为：

$D_k\left(t\right)=\frac{D_{k,l}\left(t\right)q_{k,l}\left(t\right)+D_{k,s}\left(t\right)q_{k,s}\left(t\right)+D_{k,r}\left(t\right)q_{k,r}\left(t\right)}{q_{k,l}\left(t\right)+q_{k,s}\left(t\right)+q_{k,r}\left(t\right)}$

式中，D_k(t)为交叉口i的第k个相位在第t个采样间隔内从上游交叉口停车线到该交叉口停车线所有车辆的平均延误。

步骤c3的过程包括：

C31、定义交叉口的相位结构与初始相位信号方案。

交叉口i采用标准的双环八相位结构，不考虑右转车信号控制；设初始信号周期时长为C₀，第t个优化间隔内的信号周期时长为C(t)，最大和最小信号周期分别为C_max和C_min；g_k(0)表示交叉口相位k的初始有效绿灯时间，g_k(t)表示相位k在第t个优化间隔内的有效绿灯时间，k＝1，2，...，8。根据附图3中相位结构，各相位的有效绿灯时间需满足如下公式：

g₁(t)+g₂(t)+g₃(t)+g₄(t)＝C(t)

g₅(t)+g₆(t)+g₇(t)+g₈(t)＝C(t)

g₁(t)+g₂(t)＝g₅(t)+g₆(t)

g₃(t)+g₄(t)＝g₇(t)+g₈(t)

C32、确定下一个优化间隔的信号周期。

第t+1个优化间隔内的信号周期优化分为如下几个步骤：

①计算得到每个相位的饱和度：

$x_k\left(t\right)=\frac{q_k\left(t\right)C\left(t\right)}{S_k{g}_k\left(t\right)}$

式中，x_k(t)为相位k在第t个优化间隔内的饱和度；S_k为相位k所有车道的饱和流率。

②判断相位饱和度最大值是否大于临界最大饱和度x_max，如果是，则需要增大信号周期。当信号周期大于最大信号周期C_max时，信号周期就等于最大信号周期。

C(t+1)＝min[C(t)+ΔC,C_max]

③判断相位饱和度最小值是否小于临界最小饱和度x_min，如果是，则需要减小信号周期。当信号周期小于最小信号周期C_min时，信号周期就等于最小信号周期。

C(t+1)＝max[C(t)-ΔC,C_min]

C33、确定下一个优化间隔的相位有效绿灯时间

第t+1个优化间隔内的有效绿灯时间优化分为如下几个步骤：

①分别计算左边或右边的两个半环中最大延误值所在的相位；

Dr(t)＝max[D₁(t)+D₂(t),D₅(t)+D₆(t)]

Dl(t)＝max[D₃(t)+D₄(t),D₇(t)+D₈(t)]

式中，Dr(t)和Dl(t)分别为左右半环中延误加和较大相位的平均延误之和。

②分别计算两个半环的优化有效绿灯时间总和；

gr(t+1)＝int{C(t+1)Dr(t)/[Dr(t)+Dl(t)]}

gl(t+1)＝C(t+1)-gr(t+1)

式中，gr(t+1)和gl(t+1)分别为左右半环优化后的有效绿灯时间总和。

③对相位1和2第t+1优化间隔的有效绿灯时间进行优化。首先计算得到相位1的有效绿灯时间，当绿灯时间小于相位最小值时，等于最小值。当绿灯时间大于相位最大值时，等于最大值。

g₁(t+1)＝min(max(int{gr(t+1)D₁(t)/[D₁(t)+D₂(t)]},g_1min),g_1max)

g₂(t+1)＝gr(t+1)-g₁(t+1)

④对相位5和6第t+1优化间隔的有效绿灯时间进行优化。首先计算得到相位5的有效绿灯时间，当绿灯时间小于相位最小值时，等于最小值。当绿灯时间大于相位最大值时，等于最大值。

g₅(t+1)＝min(max(int{gr(t+1)D₅(t)/[D₅(t)+D₆(t)]},g_5min),g_5max)

g₆(t+1)＝gr(t+1)-g₅(t+1)

⑤对相位3和4第t+1优化间隔的有效绿灯时间进行优化。首先计算得到相位3的有效绿灯时间，当绿灯时间小于相位最小值时，等于最小值。当绿灯时间大于相位最大值时，等于最大值。

g₃(t+1)＝min(max(int{gl(t+1)D₃(t)/[D₃(t)+D₄(t)]},g_3min),g_3max)

g₄(t+1)＝gl(t+1)-g₃(t+1)

⑥对相位7和8第t+1优化间隔的有效绿灯时间进行优化。首先计算得到相位7的有效绿灯时间，当绿灯时间小于相位最小值时，等于最小值。当绿灯时间大于相位最大值时，等于最大值。

g₇(t+1)＝min(max(int{gl(t+1)D₇(t)/[D₇(t)+D₈(t)]},g_7min),g_7max)

g₈(t+1)＝gl(t+1)-g₇(t+1)

本发明的有益效果：本发明弥补了原始信号配时优化滞后的不足，有助于更加精确地预测车辆延误与行程时间，提升交叉口信号配时优化的效果，为改善城市交通拥堵状态，提升交叉口运行效率提供技术支撑。

附图说明

图1为布设卡口式电子警察设备的交叉口示意图；

图2交叉口行程时间计算示意图；

图3双环八相位结构示意图；

图4周期及相位绿灯时间优化流程图。

具体实施方式

以某城市某个交叉口i以及其相邻的交叉口i_E、i_S、i_W、i_N这个四个交叉口为例，确定交叉口i的信号配时参数。

1.确定需要进行单点信号配时的交叉口及各个进口道上游相邻交叉口的相关参数；

(1)、获取路段的连接关系及相关参数

如附图1所示，确定优化交叉口i及与交叉口i相关联的4个上游交叉口。如附图2所示，确定交叉口i相位k的上游交叉口不同方向车流停车线距离本交叉口停车线的距离：L_k,l、L_k,s、L_k,r。

(2)、通过卡口式电子警察系统获取所需的相关参数

获取的数据包括：交叉口i相位k在第t个优化间隔采集到的流量q_k(t)；交叉口i相位k在第t个优化间隔内第j辆车通过停车线时，卡口式电子警察系统记录的车辆类型、通过停车线时间t_k(j,t)、车牌识别结果；交叉口i相位k的上游交叉口进入相位k的左转、直行和右转车流通过其交叉口停车线时，卡口式电子警察系统记录的通过停车线时间t_k,l(j,t)、t_k,s(j,t)、t_k,r(j,t)、流量q_k,l(t)、q_k,s(t)、q_k,r(t)、车辆类型以及车牌识别结果。

2.计算交叉口i相位k车流的平均行程时间与延误

(1)、计算平均行程时间

交叉口i的第k个相位在第t个采样间隔内的上游交叉口不同方向车辆的平均行程时间为：

$T_{k,l}\left(t\right)=\frac{\underset{j1=1}{\overset{q_{k,l}\left(t\right)}{\mathrm{\Σ}}}[t_k(j1,t)-t_{k,l}(j1,t)]}{q_{k,l}\left(t\right)}$

$T_{k,s}\left(t\right)=\frac{\underset{j2=1}{\overset{q_{k,s}\left(t\right)}{\mathrm{\Σ}}}[t_k(j2,t)-t_{k,s}(j2,t)]}{q_{k,s}\left(t\right)}$

$T_{k,r}\left(t\right)=\frac{\underset{j3=1}{\overset{q_{k,r}\left(t\right)}{\mathrm{\Σ}}}[t_k(j3,t)-t_{k,r}(j3,t)]}{q_{k,r}\left(t\right)}$

相位k所有车辆平均行程时间为：

$T_k\left(t\right)=\frac{T_{k,l}\left(t\right)q_{k,l}\left(t\right)+T_{k,s}\left(t\right)q_{k,s}\left(t\right)+T_{k,r}\left(t\right)q_{k,r}\left(t\right)}{q_{k,l}\left(t\right)+q_{k,s}\left(t\right)+q_{k,r}\left(t\right)}$

(2)、计算平均延误

交叉口i的第k个相位在第t个采样间隔内的上游交叉口不同方向车辆在该交叉口的平均延误为：

D_k,l(t)＝max[T_k,l(t)-L_k,l/v_k,0]

D_k,s(t)＝max[T_k,s(t)-L_k,s/v_k,0]

D_k,r(t)＝max[T_k,r(t)-L_k,r/v_k,0]

相位k所有车辆的平均延误为：

$D_k\left(t\right)=\frac{D_{k,l}\left(t\right)q_{k,l}\left(t\right)+D_{k,s}\left(t\right)q_{k,s}\left(t\right)+D_{k,r}\left(t\right)q_{k,r}\left(t\right)}{q_{k,l}\left(t\right)+q_{k,s}\left(t\right)+q_{k,r}\left(t\right)}$

3.计算交叉口i的优化周期和各相位的有效绿灯时间

(1)、确定交叉口的初始相关参数及相位结构

设置交叉口最大最小周期为C_max和C_min；交叉口最大最小临界饱和度为x_max和x_min；相位k所有车道饱和流率为S_k；相位k最大最小有效绿灯时间为g_kmax和g_kmin。交叉口相位结构设置如附图3所示，采用经典的双环八相位结构，不考虑右转车的信号控制。

(2)、优化得到交叉口新的信号周期

计算得到相位k的饱和度：

$x_k\left(t\right)=\frac{q_k\left(t\right)C\left(t\right)}{S_k{g}_k\left(t\right)}$

如果max(x_k(t))>x_max，通过下面的公式计算得到新的信号周期：

C(t+1)＝min[C(t)+ΔC,C_max]

如果min(x_k(t))<x_min，通过下面的公式计算得到新的信号周期：

C(t+1)＝max[C(t)-ΔC,C_min]

(3)、优化得到交叉口新的相位有效绿灯时间

首先，分别计算左边或右边的两个半环中最大延误值所在的相位；

Dr(t)＝max[D₁(t)+D₂(t),D₅(t)+D₆(t)]

Dl(t)＝max[D₃(t)+D₄(t),D₇(t)+D₈(t)]

其次，分别计算两个半环的优化有效绿灯时间总和；

gr(t+1)＝int{C(t+1)Dr(t)/[Dr(t)+Dl(t)]}

gl(t+1)＝C(t+1)-gr(t+1)

相位1和2第t+1优化间隔的有效绿灯时间为：

g₁(t+1)＝min(max(int{gr(t+1)D₁(t)/[D₁(t)+D₂(t)]},g_1min),g_1max)

g₂(t+1)＝gr(t+1)-g₁(t+1)

相位5和6第t+1优化间隔的有效绿灯时间为：

g₅(t+1)＝min(max(int{gr(t+1)D₅(t)/[D₅(t)+D₆(t)]},g_5min),g_5max)

g₆(t+1)＝gr(t+1)-g₅(t+1)

相位3和4第t+1优化间隔的有效绿灯时间为：

g₃(t+1)＝min(max(int{gl(t+1)D₃(t)/[D₃(t)+D₄(t)]},g_3min),g_3max)

g₄(t+1)＝gl(t+1)-g₃(t+1)

相位7和8第t+1优化间隔的有效绿灯时间为：

g₇(t+1)＝min(max(int{gl(t+1)D₇(t)/[D₇(t)+D₈(t)]},g_7min),g_7max)

g₈(t+1)＝gl(t+1)-g₇(t+1)

信号周期和相位有效绿灯时间的详细优化流程见附图4。

Claims (4)

1.一种基于卡口数据的单点交叉口信号配时参数优化方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

c1、采集并获取交叉口卡口式电子警察数据；

c2、计算得到交叉口各股交通流的行程时间及延误；

c3、优化得到下一个时段的交叉口信号配时参数。

2.根据权利要求1所述的单点交叉口信号配时参数优化方法，其特征在于，步骤c1的过程包括：

c11、选取需要进行单点信号配时的交叉口及各个进口道上游相邻交叉口；

c12、获取这五个交叉口的卡口式电子警察数据以及相关路段长度等数据。

3.根据权利要求1所述的单点交叉口信号配时参数优化方法，其特征在于，步骤c2的过程包括：

c21、进行车牌匹配获得交叉口相位车辆的行程时间；

设t_k(j,t)为交叉口i的第k个相位在第t个采样间隔内第j辆车通过停车线的时刻；t_k,l(j,t)、t_k,s(j,t)、t_k,r(j,t)分别为交叉口i的第k个相位的上游交叉口左转车、直行车和右转车进入该相位的车辆通过上游交叉口停车线的时刻；q_k,l(t)、q_k,s(t)、q_k,r(t)分别为交叉口i的第k个相位的上游交叉口左转车、直行车和右转车进入该相位的流量(veh/h)，其中q_k(t)＝q_k,l(t)+q_k,s(t)+q_k,r(t)；则交叉口i的第k个相位在第t个采样间隔内的上游交叉口不同方向车辆的平均行程时间为：

$T_{k,l}\left(t\right)=\frac{\underset{j1=1}{\overset{q_{k,l}\left(t\right)}{\mathrm{\&Sigma;}}}[t_k(j1,t)-t_{k,l}(j1,t)]}{q_{k,l}\left(t\right)}$

$T_{k,s}\left(t\right)=\frac{\underset{j2=1}{\overset{q_{k,s}\left(t\right)}{\mathrm{\&Sigma;}}}[t_k(j2,t)-t_{k,s}(j2,t)]}{q_{k,s}\left(t\right)}$

$T_{k,r}\left(t\right)=\frac{\underset{j3=1}{\overset{q_{k,r}\left(t\right)}{\mathrm{\&Sigma;}}}[t_k(j3,t)-t_{k,r}(j3,t)]}{q_{k,r}\left(t\right)}$

式中，T_k,l(t)、T_k,s(t)、T_k,r(t)分别为交叉口i的第k个相位在第t个采样间隔内由上游交口左转、直行和右转进入车辆的行程时间；

相位k所有车辆平均行程时间为：

$T_k\left(t\right)=\frac{T_{k,l}\left(t\right)q_{k,l}\left(t\right)+T_{k,s}\left(t\right)q_{k,s}\left(t\right)+T_{k,r}\left(t\right)q_{k,r}\left(t\right)}{q_{k,l}\left(t\right)+q_{k,s}\left(t\right)+q_{k,r}\left(t\right)}$

式中，T_k(t)为交叉口i的第k个相位在第t个采样间隔内从上游交叉口停车线到该交叉口停车线的所有车辆的平均行程时间；

c22、计算交叉口相位车辆的延误；

设L_k,l、L_k,s、L_k,r分别为交叉口i的第k个相位上游交叉口左转、直行及右转停车线到该交叉口k相位停车线的距离，v_k为车辆在该路段不受信号影响下的自由流速度；则交叉口i的第k个相位在第t个采样间隔内的上游交叉口不同方向车辆在该交叉口的平均延误为：

D_k,l(t)＝T_k,l(t)-L_k,l/v_k

D_k,s(t)＝T_k,s(t)-L_k,s/v_k

D_k,r(t)＝T_k,r(t)-L_k,r/v_k

式中，D_k,l(t)、D_k,s(t)、D_k,r(t)分别为交叉口i的第k个相位在第t个采样间隔内从上游交叉口左转、直行和右转方向车辆在该交叉口的平均延误；若D_k,l(t)、D_k,s(t)或D_k,r(t)出现小于零的情况，则令其等于零；

相位k所有车辆的平均延误为：

$D_k\left(t\right)=\frac{D_{k,l}\left(t\right)q_{k,l}\left(t\right)+D_{k,s}\left(t\right)q_{k,s}\left(t\right)+D_{k,r}\left(t\right)q_{k,r}\left(t\right)}{q_{k,l}\left(t\right)+q_{k,s}\left(t\right)+q_{k,r}\left(t\right)}$

式中，D_k(t)为交叉口i的第k个相位在第t个采样间隔内从上游交叉口停车线到该交叉口停车线所有车辆的平均延误。

4.根据权利要求1所述的单点交叉口信号配时参数优化方法，其特征在于，步骤c3的过程包括：

c31、定义交叉口的相位结构与初始相位信号方案

交叉口i采用标准的双环八相位结构，不考虑右转车信号控制；设初始信号周期时长为C₀，第t个优化间隔内的信号周期时长为C(t)，最大和最小信号周期分别为C_max和C_min；g_k(0)表示交叉口相位k的初始有效绿灯时间，g_k(t)表示相位k在第t个优化间隔内的有效绿灯时间，k＝1，2，...，8；根据双环八相位结构，各相位的有效绿灯时间需满足如下公式：

g₁(t)+g₂(t)+g₃(t)+g₄(t)＝C(t)

g₅(t)+g₆(t)+g₇(t)+g₈(t)＝C(t)

g₁(t)+g₂(t)＝g₅(t)+g₆(t)

g₃(t)+g₄(t)＝g₇(t)+g₈(t)

c32、确定下一个优化间隔的信号周期

第t+1个优化间隔内的信号周期优化分为如下几个步骤：

①计算得到每个相位的饱和度：

$x_k\left(t\right)=\frac{q_k\left(t\right)C\left(t\right)}{S_k{g}_k\left(t\right)}$

式中，x_k(t)为相位k在第t个优化间隔内的饱和度；S_k为相位k所有车道的饱和流率；

②判断相位饱和度最大值是否大于临界最大饱和度x_max，如果是，则需要增大信号周期；当信号周期大于最大信号周期C_max时，信号周期就等于最大信号周期；

C(t+1)＝min[C(t)+ΔC,C_max]

③判断相位饱和度最小值是否小于临界最小饱和度x_min，如果是，则需要减小信号周期；当信号周期小于最小信号周期C_min时，信号周期就等于最小信号周期；

C(t+1)＝max[C(t)-ΔC,C_min]

c33、确定下一个优化间隔的相位有效绿灯时间

第t+1个优化间隔内的有效绿灯时间优化分为如下几个步骤：

①分别计算左边或右边的两个半环中最大延误值所在的相位；

Dr(t)＝max[D₁(t)+D₂(t),D₅(t)+D₆(t)]

Dl(t)＝max[D₃(t)+D₄(t),D₇(t)+D₈(t)]

式中，Dr(t)和Dl(t)分别为左右半环中延误加和较大相位的平均延误之和；

②分别计算两个半环的优化有效绿灯时间总和；

gr(t+1)＝int{C(t+1)Dr(t)/[Dr(t)+Dl(t)]}

gl(t+1)＝C(t+1)-gr(t+1)

式中，gr(t+1)和gl(t+1)分别为左右半环优化后的有效绿灯时间总和；

③对相位1和2第t+1优化间隔的有效绿灯时间进行优化；首先计算得到相位1的有效绿灯时间，当绿灯时间小于相位最小值时，等于最小值；当绿灯时间大于相位最大值时，等于最大值；

g₁(t+1)＝min(max(int{gr(t+1)D₁(t)/[D₁(t)+D₂(t)]},g_1min),g_1max)

g₂(t+1)＝gr(t+1)-g₁(t+1)

④对相位5和6第t+1优化间隔的有效绿灯时间进行优化；首先计算得到相位5的有效绿灯时间，当绿灯时间小于相位最小值时，等于最小值；当绿灯时间大于相位最大值时，等于最大值；

g₅(t+1)＝min(max(int{gr(t+1)D₅(t)/[D₅(t)+D₆(t)]},g_5min),g_5max)

g₆(t+1)＝gr(t+1)-g₅(t+1)

⑤对相位3和4第t+1优化间隔的有效绿灯时间进行优化；首先计算得到相位3的有效绿灯时间，当绿灯时间小于相位最小值时，等于最小值；当绿灯时间大于相位最大值时，等于最大值；

g₃(t+1)＝min(max(int{gl(t+1)D₃(t)/[D₃(t)+D₄(t)]},g_3min),g_3max)

g₄(t+1)＝gl(t+1)-g₃(t+1)

⑥对相位7和8第t+1优化间隔的有效绿灯时间进行优化；首先计算得到相位7的有效绿灯时间，当绿灯时间小于相位最小值时，等于最小值；当绿灯时间大于相位最大值时，等于最大值；

g₇(t+1)＝min(max(int{gl(t+1)D₇(t)/[D₇(t)+D₈(t)]},g_7min),g_7max)

g₈(t+1)＝gl(t+1)-g₇(t+1)。