Como componente importante del sistema adaptativo de control de tráfico urbano, el algoritmo de partición de subáreas divide la red de carreteras en algunas subáreas pequeñas y, a continuación, determina el modo óptimo de control de señales para cada intersección señalizada. El modelo de correlación es el núcleo del algoritmo de partición de subáreas porque puede cuantificar el grado de correlación de las intersecciones señalizadas adyacentes y decidir si estas intersecciones pueden agruparse en una subárea. En la mayoría de los casos, hay más de dos intersecciones en una subárea. Sin embargo, las investigaciones actuales sólo se centran en el modelo de correlación para dos intersecciones adyacentes. El objetivo de este estudio es desarrollar un modelo que pueda calcular el grado de correlación de múltiples intersecciones de forma adaptativa. La longitud de los ciclos, la longitud de los enlaces, el número de intersecciones y el flujo del trayecto entre las fases coordinadas aguas arriba y aguas abajo se seleccionaron como los factores que contribuyen al modelo de correlación. Sus efectos conjuntos en el rendimiento del modo de control coordinado en relación con el modo de control aislado se estudiaron mediante experimentos numéricos. A continuación, se propuso un índice de correlación (IC) como alternativa al rendimiento relativo. Se estableció la relación entre el IC y los cuatro factores contribuyentes para predecir la correlación, que determinaba si las intersecciones adyacentes podían dividirse en una subárea. Se fijó un valor de 0 como umbral de CI. Si el CI era superior a 0, las intersecciones múltiples podían dividirse en una subzona; en caso contrario, debían separarse. Por último, se realizaron estudios de casos en una red señalizada real para evaluar el rendimiento del modelo. Los resultados muestran que el CI simula bien el rendimiento relativo y podría ser un índice fiable para la partición de subáreas.
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