- 1 -
流量预测精度对控制效果的影响1
李凤，王殿海，汪健
吉林大学交通学院，长春（130022）
摘 要：为说明流量预测算法对交通控制的实际影响，进而提出交通控制对预测算法的精度
要求，本文根据青岛市江西路实地数据，分析线性预测算法的预测精度，研究预测精度对交
叉口流量比、周期的影响，进而分析预测精度对交通控制效果的影响。从分析中得出，对数
据的平滑处理可以增加预测精度，减少对控制参数影响。最终结果显示线性流量预测算法产
生误差为 10%，而对延误及通行能力的影响则在 5%以内。说明线性预测算法在实际信号配
时方案中具有可行性，从而简化系统的复杂性，提高运行效率。
关键词：交通控制；流量预测；预测误差；控制效果
中图分类号：
1. 引言
交叉口的交通流量信息是信号配时优化的主要依据之一。现有信号配时设计主要依靠实
时检测流量，造成信号配时方案落后于实际交通状况，因而为了避免配时方案滞后，需要预
测交叉口流量来符合实际交通需求。现有控制系统大都采用线性预测模型保证数据的实时处
理及更新[1-3]。但交通流不是线性系统，采用线性模型定与实际不符，因而本文研究模型预
测精度对控制效果影响，判断线性模型在现有系统中的适用性，为交通控制系统实际应用提
供验证依据和理论依据。
2. 流量预测模型建立
在现有控制系统中，为了计算简便，便于处理，采用较为简单的线性模型来进行流量预
测，下面简单介绍流量预测模型。
线性预测模型介绍
本文采用线性预测模型为滑动平均模型，研究思路是根据前 2 个时段数据的趋势预测下
一个时段的流量，即第 j+1 时间段流量与 j-1 时段和 j时刻流量相关，假设第 j+1 时间段与第
j时段的流量趋势与第 j时段和 j-1 时刻的流量趋势相同[4]，即
)1()1( −+ −=− jiijijji qqqq （1）
则可以得到第 j+1 时间段流量与前 2 个时段间的关系，即
)1()1( 2 −+ −= jiijji qqq （2）
其中：qi(j+1)——第 i股车流在 j+1 时段流量预测值；
qij ijq ——第 i股车流在 j时段检测的实际流量值；
qi(j-1)——第 i股车流在 j-1 时段的检测实际流量值。
模型中，一般将预测时段定为 5 分钟，根据前十分钟流量预测后五分钟流量。
1本课题得到教育部博士点基金(20060183065)，国家高技术研究发展计划(2007AA11Z209)的资助。
- 2 -
模型验证及精度分析
现有模型大都针对单股车流进行预测精度分析，但实际交叉口信号配时，是综合预测多
股关键相位车流流量进行的。而各股车流预测误差并不相同，这样重叠的预测精度就不同与
单股车流，因此论文分析所有关键相位的流量预测精度。由于低峰数据波动，且一般采用感
应控制，根据检测车辆进行控制即可，不必流量预测，因而主要讨论高峰和平峰期间的预测
误差情况。
本文数据来自青岛市 2007 年 8 月 24 日江西路与山东路交叉口（以下简称江西路）6：
00-22：00 时段检测器检测数据。
江西路交叉口的渠化方案如图 1 所示。当前共有三个关键相位，分别是相位 1 包含南北
左转车流，相位 2 包含南北直行车流和相位 3 包含东西所有流向车流。这三个相位对应的关
键车道分别为车道 1，车道 3 和车道 12。论文选取高峰期为 7:00-9:00，平峰期为 9:00-12 :00。
图 1 江西路交叉口渠化图
高峰与平峰的流量大小不同，则对应预测误差也不同，因而下面对这两个时段下的流量
预测精度进行分析，平峰时段验证结果如表 1、图 2 所示，高峰时段如表 2、图 3 所示。预
测精度指标采用误差和相对误差，其含义如下所示。其中误差反映预测总流量与实际总流量
之间的差距：而相对误差反映各股车流预测误差对最终结果影响。
n
q
qq
e
n
i iy
iyis∑
=
−
= 1
)(
n
q
qq
e
n
i iy
iyis∑
=
−
= 1' （2）
式中：e——预测值与实际值间误差；e’——预测值与实际值间相对误差；qis——流量实际
值，单位 veh/5min；qiy——流量预测值，单位 veh/5min；n——交叉口相位个数。
- 3 -
表 1 平峰期间江西路各相位的实际值和预测值对比情况表
时间
相位 1
实际流量
(veh/5min)
相位 1
预测流量
(veh/5min)
相位 2
实际流量
(veh/5min)
相位 2
预测流量
(veh/5min)
相位 3
实际流量
(veh/5min)
相位 3
预测流量
(veh/5min)
误差 e 相对误差
e’
9:05 % %
9:10 % %
… … … … … … … … …
11:50 % %
11:55 % %
均值 % %
相对误差 % % %
表 2 高峰期间江西路各相位的实际值和预测值对比情况表
时间
相位 1
实际流量
(veh/5min)
相位 1
预测流量
(veh/5min)
相位 2
实际流量
(veh/5min)
相位 2
预测流量
(veh/5min)
相位 3
实际流量
(veh/5min)
相位 3
预测流量
(veh/5min)
误差 e 相对误差
e’
8:00 % %
8:05 % %
… … … … … … … … …
18:25 % %
18:30 % %
均值 % %
相对误差 % % %
0
10
20
30
40
50
60
9:
05
9:
10
9:
15
9:
20
9:
25
9:
30
9:
35
9:
40
9:
45
9:
50
9:
55
10
:0
0
10
:0
5
10
:1
0
10
:1
5
10
:2
0
10
:2
5
10
:3
0
时间段
流
量
/(
ve
h/
5m
in
)
相位1实际值 相位1预测值 相位2实际值
相位2预测值 相位3实际值 相位3预测值
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
8:
00
8:
10
8:
20
8:
30
8:
40
8:
50
9:
00
17
:1
0
17
:2
0
17
:3
0
17
:4
0
17
:5
0
18
:0
0
18
:1
0
18
:2
0
时间段
流
量
/(
ve
h/
5m
in
)
相位1实际值 相位1预测值 相位2实际值
相位2预测值 相位3实际值 相位3预测值
图 2 平峰数据验证图 图 3 高峰数据验证图
分时段来看，平峰期间流量预测误差与相对误差都偏大，相对误差预测精度甚至超过
10%；而高峰期，数据波动较平峰期不明显，预测误差大多在 10%以下，在整体误差上要小
于平峰。另外，两个时段都显示相对误差要大于误差，说明多股车流综合考虑时，预测误差
经常出现正负抵消。
从整体上看，预测误差接近相位中流量最大的相位的误差，相对误差则接近相位中流量
居中的误差。说明预测误差受流量影响较大，而相对误差受流量影响较小，主要受整体相对
误差影响。
- 4 -
3. 预测算法对信号配时参数影响
信号配时参数模型
论文采用 Webster 方法确定交叉口周期时长，如公式（3），绿灯时间按照等饱和度原
则分配，即根据流量比分配绿灯时间，如公式（4）[5]。
Y
LC −
+=
1
（3）
Y
yLCg ii )( −= （4）
式中：C——交叉口周期；L——交叉口总损失时间；Y——交叉口总流量比；gi——相位 i
绿灯时间；yi——相位 i流量比 。
信号配时参数影响分析
数据预处理
江西路交叉口饱和度过大，经常超过 ，导致 Webster 计算周期超过 170s，甚至 200s，
而这明显不符合实际。因而就需要设计最大周期和最小周期来保证实际配时的可操作性。根
据交叉口的几何尺寸、渠化段长度以及现有配时方案，人为确定江西路交叉口的最大周期为
146s，最小周期为 56s。
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
7:
00
7:
20
7:
40
8:
00
8:
20
8:
40
9:
00
9:
20
9:
40
10
:0
0
10
:2
0
10
:4
0
11
:0
0
11
:2
0
11
:4
0
时间段
流
量
/(
ve
h/
5m
in
)
检测值 平滑值
图 4 交叉口高峰和平峰时段实际检测与平滑流量统计图
受上游交叉口信号影响，下游交叉口五分钟的到达流量波动较大。从图 4 可以看出，在
五分钟流量的统计区间内，若绿灯时间所占比例较大，则五分钟的统计流量就多，相反若红
灯时间所占比例较大，则五分钟的统计流量就相对较少。
为了既能反映流量的实时性和准确性，又保证周期的稳定性，需要对流量进行预处理。
预处理做法是，将检测到当前 5min 流量与前面 2 个 5min 流量进行平滑处理，算出当前 5min
平滑流量，如公式（4）所示，表 1-5 中的实际数据都为平滑处理后的实际平滑值。再对 5min
平滑值进行预测以及平均处理，如公式（5）所示，获得 15min 的平均预测流量，从而保证
周期和绿灯时间的平稳。
5min 流量平滑值 3/)( )2(0)1(00 −− ++= jijiijij qqqq （4）
5min 流量平均值 3/)( )3()2()1(' −−− ++= jijijiij qqqq （5）
式中：q0ij——第 i关键车道第 j时段 5min 实际检测流量，单位 veh/5min；qij——第 i关键车
道第 j时段 5min 平滑流量，单位 veh/5min；q’ij——第 i关键车道第 j时段 15min 内平均流
量，单位 veh/5min。
- 5 -
数据验证
数据验证主要验证信号配时计算流程，包括流量比对比，周期对比以及各相位绿灯时间
对比。具体情况如下所示。
表 3 交叉口总流量比和周期数据对比表
时间 交叉口实际流量比
交叉口预
测流量比 差值
Webster 确定
实际周期/s
Webster 确定
预测周期/s 差值
8:00—8:15 146 146 0
… … … … …
8:45—9:00 146 146 0
17:00—17:15 146 146 0
… … … … … …
18:15—18:30 146 146 0
高峰均值 138 137
9:00—9:15 80 70 10
… … … … …
10:15—10:30 56 56 0
平峰均值 80 80
表 4 交叉口各相位绿灯时间对比表
绿灯时间
相位 1
实际绿灯
时间/s
相位 1
预测绿灯
时间/s
差值
相位 2
实际绿灯
时间/s
相位 2
预测绿灯
时间/s
差值
相位 3
实际绿灯
时间/s
相位 3
预测绿灯
时间/s
差值
8:00—8:15 58 61 3 30 30 0 49 46 3
… … … … … … …
8:45—9:00 56 54 2 35 36 1 46 48 2
17:00—17:15 59 61 2 36 33 3 42 43 1
… … … … … … … … …
18:15—18:30 49 43 6 44 47 3 43 47 4
高峰均值
9:00—9:15 28 22 6 19 17 2 24 21 3
… … … … … … …
10:15—10:30 20 21 1 11 12 1 16 15 1
平峰均值
- 6 -
0
20
40
60
80
100
120
140
160
8:
00
8:
15
8:
30
8:
45
17
:0
0
17
:1
5
17
:3
0
17
:4
5
18
:0
0
18
:1
5
9:
00
9:
15
9:
30
9:
45
10
:0
0
10
:1
5
时间段
周
期
时
长
/s
Webster实际周期 Webster预测周期
0
10
20
30
40
50
60
70
8:
00
8:
15
8:
30
8:
45
17
:0
0
17
:1
5
17
:3
0
17
:4
5
18
:0
0
18
:1
5
9:
00
9:
15
9:
30
9:
45
10
:0
0
10
:1
5
时间段
绿
灯
时
间
/s
相位1实际值 相位1预测值 相位2实际值
相位2预测值 相位3实际值 相位3预测值
图 5 交叉口周期对比图 图 6 交叉口各相位绿灯时间对比图
结论
上述数据看出，高峰期间流量比上下浮动在[，]之间，平均浮动值为 ，
占实际流量比 %；周期上下浮动在[0，9]之间，平均浮动值为 ，占实际周期 %；
各相位绿灯时间上下浮动在[0，6]之间，平均浮动值为 。平峰期间流量比上下浮动在
[，]之间，平均上下浮动 ，占实际流量比 %；周期上下浮动在[0，15]
之间，平均浮动为 ，占实际周期 %；各相位绿灯时间上下浮动在[0，8]之间，平均浮
动值为 。
根据以上数据及其分析可以得到以下结论：
1） 从流量比和绿灯时间上看，平峰期间误差小于高峰期间；而从周期上看，平峰周期误差
要高于高峰期间。总体来说，高峰期间误差在 3%以内，平峰期间误差在 7%以内。除个
别时段出现较大波动外，交叉口预测配时参数与实际吻合情况良好，两者差距不大。
2） 从各相位绿灯时间上看，各相位与实际值差距有所差别。从与实际差值上分析，差值最
小为相位 2，而相位 1 和相位 3 与实际差距要大一些。由于相位 2 为左转相位，车流较
小造成差距较小说明流量大小影响预测误差。从百分比上分析，3 个相位差距接近，不
存在流量大小对误差的影响。总体上看，预测值与实际绿灯时间差距在 2 秒左右，也就
是在饱和情况下，1 辆车通过交叉口的时间，这个误差对车流影响并不严重。
3） 通过对 5min 数据的平滑处理以及 5min 预测值转换为 15min 内流量均值的做法，可减小
预测误差对流量比和周期的影响。
4） 由于 Webster 方法在信号配时上的局限性，即不适合流量过大和过小的交通状况，可以
通过最大周期及最小周期约束，使得预测结果在一定程度上接近实际情况。这也说明了
平峰期间流量比波动要小于高峰期，但由于高峰期的周期限制，使得高峰期周期波动反
而要小于平峰期。
4. 预测算法对控制效果影响
控制效果基本模型
根据周期、各相位流量比和绿灯时间，确定出相位平均延误和通行能力，从而得到交叉
口平均延误和总通行能力。相位平均延误、交叉口平均延误、相位通行能力及交叉口通行能
力计算公式如下所示[6]：
)1/()1( 2 YCd ii −−= λ （5）
- 7 -
∑∑
==
=
n
i
i
n
i
ii qqdd
11
（6）
iii SQ λ⋅= （7）
∑
=
= n
i i
QQ
1
（8）
式中：di——相位 i平均信号控制延误（s）；λi——相位 i绿信比；d——交叉口平均信号控
制延误（s）；qi——第 i相位关键车道流量（veh/h）；Qi——相位 i通行能力（veh/h）；Si——
相位 i关键车道饱和流率（veh/h）；Q——交叉口通行能力（veh/h）。
控制效果影响分析
根据式 5、6、7 和 8，确定出交叉口及预测的平均延误和通行能力，如表 5 和图 5、6
所示：
表 5 交叉口平均延误及通行能力对比表
时间 实际平均 延误(s/veh)
预测平均
延误(s/veh) 差值
实际通行
能力(veh/h)
预测通行
能力(veh/h) 差值
8:00—8:15 9657 9735 77
… … … … … … …
8:45—9:00 9387 9360 26
17:00—17:15 9420 9603 183
… … … … … … …
18:15—18:30 8743 8526 217
高峰均值 9287 9309 121
9:00—9:15 8761 8286 475
… … … … … … …
10:15—10:30 8564 8697 133
平峰均值 8770 8807 211
8:
00
8:
15
8:
30
8:
45
17
:0
0
17
:1
5
17
:3
0
17
:4
5
18
:0
0
18
:1
5
9:
00
9:
15
9:
30
9:
45
10
:0
0
10
:1
5
时间段
延
误
（
秒
）
Webster实际平均延误 Webster预测平均延误
7500
8000
8500
9000
9500
10000
8:
00
8:
15
8:
30
8:
45
17
:0
0
17
:1
5
17
:3
0
17
:4
5
18
:0
0
18
:1
5
9:
00
9:
15
9:
30
9:
45
10
:0
0
10
:1
5
时间段
通
行
能
力
（
ve
h/
h）
Webster实际通行能力 Webster预测通行能力
图 5 交叉口平均延误对比图 图 6 交叉口通行能力对比图
上述数据看出，高峰期间平均延误上下浮动在[，]之间，平均误差 ，占实际延
误 %；通行能力上下浮动在[26，227]之间，平均误差为 121veh/h，占实际通行能力 %；
平峰期间平均延误上下浮动在[0，]之间，平均误差 ，占实际延误 %；通行能力上
下浮动在[46，475]之间，平均误差为 211veh/h，占实际通行能力 %。
根据以上数据及其分析可以得到以下结论：
- 8 -
1） 相比流量比和周期，预测误差对延误和通行能力影响呈现进一步缩小趋势，即高峰期延
误和通行能力控制在 2%以内，而平峰期延误和通行能力控制在 5%左右。
2） 预测误差在高峰期间对通行能力的影响要小于平峰期，而延误在整体上都与实际保持接
近水平。
3） 根据服务水平标准，两服务水平之间的延误范围可以在 1s 内波动，以服务水平 B 为例，
延误在 之间都可认为延误属于 20s 范围，即为服务水平 B。而预测误差对延
误影响平均浮动就在 1 秒左右，这基本不会改变交叉口服务水平，以及交叉口控制效果。
4） 在高峰与平峰之间的过渡阶段，预测误差对通行能力产生较大影响。由于线性预测算法
的滞后性，使得交通到达平峰状态仍采用高峰数据，造成预测和实际出入比较大。不过
从结果上看，预测误差可以接受，而且持续范围较短。
5. 结语
通过以上分析，可以看出本文采用的传统预测算法可以满足交通控制需求，预测误差为
10%，对控制效果不会产生大的影响，通过数据平滑及平均处理可以减少预测误差对控制效
果影响。当然也发现在一些过渡时段，预测误差对控制效果影响增大。而这种对于过渡阶段
的预测，采用何种方法能够更好的解决还需进一步验证。
参考文献
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Study on Effect of Flow Predicting Error on Traffic Control
Performance
Li Feng, Wang Dian-hai, Wang Jian
Transportation and Traffic College, Jilin University, ChangChun (130022)
Abstract
this paper studies the effect of flow predicting error on traffic control performance to present the
precision demand to flow predicting model. According to data of Jiangxi Road in Qingdao city, this
paper analyses the predicting precision of conventional linear predicting model. Basic to flow
predicting model’s effect on flow rate and cycle length, this paper evaluates the effect on traffic control
performance including delay and capacity. The result root in analyses shows data smoothing method
can reduce predicting error and lessen the effect on control performance. Meanwhile when the error of
the linear predicting model is 10%, the effect on delay and capacity is less than 5%, which shows
conventional linear model is feasible in practical signal timing and can simplify the complexity of
system to improve performance efficiency.
Key words: traffic control, flow predicting, predicting error, control performance
作者简介： 李凤，女，福建福安人，吉林大学交通学院博士研究生，主要研究方向是交通
控制及公交优先。
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