随着城市化进程加快,城区范围不断扩大,城市的居住区、工作区以及功能区分布跨度增大,由此引发的潮汐交通出行特征愈发明显,这使得大量城市路口在不同时段的流向需求变化显著,其变化幅度已经超出了信号控制优化的解决范围,因此导致了一系列的节点拥堵,甚至引发了干线和相邻区域的拥堵。变向交通控制正是通过交叉口车道属性的动态调整并结合信号配时优化,以实现交叉口时空资源的合理配置。本文以流向供需失衡的交叉口为研究对象,利用人工神经网络技术建立交叉口短时交通流预测模型,然后通过分析变向交通对交叉口运行效率的影响,确立可变导向车道与逆向可变车道两种车道功能控制方式的协调策略,并依据变向交通在不同交通状况下对交叉口运行效率的提升效果,建立变向交通智能管控方法,实现对交叉口时空资源的动态优化。本文主要研究分为以下几部分:首先,利用交叉口的实际数据研究了交叉口短时交通流预测模型。根据交叉口现有地磁、卡口以及视频监控等科技设备获取的交通基础数据,利用NARX神经网络模型对交通流量进行预测,通过分析模型的误差,并结合模型本身的特点,建立了基于遗传算法优化的NARX神经网络短时交叉口交通流预测模型,并利用实际数据验证了该模型的有效性。其次,分析了变向交通对交叉口运行状态的影响。以淄博市张店区的实际交叉口为例,深入分析了实施可变导向车道和逆向可变车道对交叉口通行能力、饱和流率、饱和度、信号相序及方案等方面的影响。然后,建立了变向交通车道功能与信号配时协调优化模型。(1)以通行能力最优和车均延误最小为优化目标,建立了可变导向车道时空资源协同优化模型;(2)从交叉口运行效率和安全性出发,建立了逆向可变车道时空资源协同优化模型;(3)通过定量分析的方式,研究了任意交通状态下变向交通的两种控制方法以及信号控制间的关系,描述了变向交通两种控制方式的控制界限,并根据不同控制方案下对交叉口运行影响的效益值,建立了变向交通综合智能管控方法。最后,选取淄博市张店区柳泉路-华光路交叉口为例进行了仿真验证。仿真结果显示,若采用本文所研究的变向交通综合智能管控方法,将使该交叉口早高峰、平峰、晚高峰的车均延误分别下降19.32%、29.72%以及32.36%,证明了本文提出的变向智能管控方法,可以根据交叉口的流向需求变化,动态调整交叉口的时空资源,使交叉口达到协同最优控制效果,有效提升了交叉口的运行效率。