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城市交通网络是由众多道路纵横交织而成,是极其庞大复杂的系统。如何提高复杂交通网络中区域交通信号控制的效益是当今智能交通领域的热点问题之一。区域交通信号控制系统在对城市交叉口进行控制时,需将受控区域先划分成为若干个信号控制子区,并确定子区内的关键节点,以保证系统的控制效率和稳定性。城市交通网络具有明显的复杂网络结构特征,本论文系统分析了目前区域交通信号控制系统在对城市交通道路控制时所遇到的关键节点确定和子区划分的问题,在此问题基础上,提出以复杂网络理论的方法来解决区域交通信号控制系统的节点重要度评估和子区划分方法研究,并对研究结论给出仿真验证分析。论文主要工作和创新点如下：1、对于城市道路交通网络,通过原始法(Primal Approach)把交叉口视为节点,路口之间的道路视为节点之间的边,进而把研究复杂交通网络的问题提炼为对复杂网络的研究,对交通网络的拓扑性质进行分析,为基于复杂网络的分析方法奠定理论基础；2、针对现有的SCOOT等区域交通信号控制系统在关键节点选择上存在的过多依赖于人工经验判断的问题,本文综合考虑交通网络的的拓扑结构特性,以介数、节点度和路段距离等为参考因素,并结合交通流动态特性,采用模糊聚类的方法,评估节点的重要性,为节点的重要度评估提出科学的理论依据；3、在信号控制子区划分方面,在关键节点选择基础上,基于网络节点相对距离和模块度评价方法,本文采用Newman快速算法研究交通子区划分方法和依据,并以望京地区网络拓扑图为例、结合实际交通数据进行研究并得出该地区的控制子区划分结果；4、以上述研究结论为基础,搭建VISSIM-SCOOT在线仿真平台,将实际信号机、VISSIM仿真平台、SCOOT系统集成于一体,形成在环仿真环境(Hardware-in-loop),以北京市望京地区37个路口的真实数据为基础,采用本文方法优化SCOOT系统,仿真结果表明采用本文方法可降低路网平均旅行时间7.3%,总延误减少17.3%,总停车次数减少15.9%。上述理论研究及仿真分析表明,本文研究成果可有效应用于交通信号控制系统的优化,为区域信号控制系统的在控制结构和层次设计优化上提供有力的支撑和借鉴。在本文研究基础上,可进一步研究关键节点和控制子区的自适应动态选择和划分,结合区域交通智能控制算法,更大地优化区域交通信号控制系统的自适应协调控制能力,服务于城市道路交通控制体系。