1.一种考虑复杂微环境特征的交通信号灯配时优化方法，其特征在于，包括以下步骤：利用机动车比功率公式计算得到VSP值，进而建立机动车运行工况分布与VSP、尾气排放之间的直接关系；

利用敏感性分析法，进行机动车运行工况分布、微环境特征对机动车尾气污染物排放的影响程度和敏感性分析，从而深入挖掘影响机动车尾气排放特性的主要因素，构建机动车尾气排放模型的基本架构，并对机动车尾气排放模型进行本地化修正；

建立描述尾气扩散流动的三维湍流流动不可压N‑S方程，采用有限体积法对控制方程进行离散化处理，利用计算流体力学Fluent仿真工具再现机动车流的运动特征，完成机动车尾气污染物扩散的动态数值模拟，以得到动态环境参数以及随机交通流参数共同作用下的机动车尾气污染物衍生变化与扩散规律，得到机动车尾气排放量在大气环境中的迁移规律，然后，根据行人高度或其他需要观测高度的浓度值，建立机动车尾气排放与交通流特性之间的耦合关系；

以机动车的平均行驶延误尽可能小、机动车尾气污染物排放尽可能少、交通参与者污染物暴露尽可能低作为评价指标，建立交通信号灯配时优化的多目标模型，并进行求解，得到交通信号灯配时优化结果。

2.根据权利要求1所述的考虑复杂微环境特征的交通信号灯配时优化方法，其特征在于，所述利用机动车比功率公式计算得到VSP值，进而建立机动车运行工况分布与VSP、尾气排放之间的直接关系，包括：

步骤1.1，机动车比率公式如下：

3

VSP＝v×[1.1a+9.81×(atan(sinG))+0.132]+0.000302v            (1)2

在上式中，VSP表示机动车比功率，KW/t；v表示速度，m/s；a表示加速度，m/s ；G表示道路坡度；

对于采集到的机动车瞬时速度与加速度，利用上述公式计算得到瞬时VSP值；

步骤1.2，建立机动车运行工况与VSP、尾气排放量之间的直接关系，具体公式为：在上式中，E表示某段时间的尾气排放总量，g；i表示行程时间(i＝1,2,3,…,m)，s；pi表示第i秒时刻的瞬时VSP值；f(pi)表示车辆在行驶时间内出现瞬时VSP值为pi值的次数；R(pi)表示第i秒时刻出现瞬时VSP值为pi值的平均排放速率，g/s；

如遇污染物浓度数据的计量单位是ppm时，需要根据尾气质量流计算出污染物的排放率，具体实现方法是：

在上式中，R(pi)表示某污染物的排放率，g/s；MF表示尾气质量流，kg/h；EC表示某种污染物的浓度，ppm。

3.根据权利要求1所述的考虑复杂微环境特征的交通信号灯配时优化方法，其特征在于，所述利用敏感性分析法，进行机动车运行工况分布、微环境特征对机动车尾气污染物排放的影响程度和敏感性分析，包括：

步骤2.1，根据敏感系数SAF的大小，将敏感程度分为一般敏感、敏感和不敏感，具体公式如下：

在上式中，ΔA/A表示排放因子的变化率；ΔF/F表示模型参数的变化率；

当|SAF|≤0.1时，则表明某参数对机动车尾气排放的影响不敏感，属于不敏感参数；当|SAF|≥1时，则表明某参数对机动车尾气排放的影响非常敏感，属于敏感参数；当0.1<|SAF|<1时，则表明某参数对机动车尾气排放的影响一般，属于一般敏感参数。

4.根据权利要求1所述的考虑复杂微环境特征的交通信号灯配时优化方法，其特征在于，所述深入挖掘影响机动车尾气排放特性的主要因素，构建机动车尾气排放模型的基本架构，并对机动车尾气排放模型进行本地化修正，包括：步骤2.2，根据所研究的目标城市的关键模型参数进行数据收集，包括目标城市的地理位置与气候条件，机动车的车龄分布、燃油情况、行驶速度；

步骤2.3，首先，通过车载尾气排放检测和行车记录仪收集机动车尾气污染物浓度数据，其转化为机动车尾气排放量；然后，把车辆的行驶速度、车龄、燃油中的硫含量以及温度、湿度看作影响参数，利用敏感系数SAF计算公式，通过改变某一参数的值，同时保持其他参数的值不变，运行机动车尾气排放模型MOVES模型计算得到CO、CO2、HC、NOx、SO2、PM2.5、PM10污染物的排放，并将其排放转变成SAF进行灵敏度分析，进而，确定出多个影响参数对机动车尾气污染物排放的敏感程度，以进行机动车尾气排放模型MOVES模型的修正。

5.根据权利要求1所述的考虑复杂微环境特征的交通信号灯配时优化方法，其特征在于，所述建立描述尾气扩散流动的三维湍流流动不可压N‑S方程，包括：步骤3.1，控制方程由质量、动量和能量守恒方程以及k‑epsilon湍流模型组成，质量守恒方程的计算公式为：

在上式中，ρ表示流体浓度；xi表示i方向上的分量；ui表示i方向的流体速度，m/s；

对于不可压缩流体，流体浓度ρ是常数，公式(5)可以简化为：动量守恒方程的计算公式为：

在上式中，τij表示剪应力张量，由公式(8)计算得出；p表示静压，Pa；ρgi表示i方向的体积力；Fi表示污染源引起的源项；uj表示j方向的分子粘度；xj表示是j方向的分量；

能量守恒方程的计算公式为：

在上式中，k表示分子热导率，W/m.K；kt表示由湍流扩散引起的热导率，由公式(10)计算得出；Sh表示所定义的热源体积；Pr表示普朗特常数；

用湍流动能k及其耗散系数ε表达的k‑epsilon湍流模型计算公式为：在上式中，u*表示地面摩擦速度；Cu为经验系数，K通常设置为0.4。

6.根据权利要求1所述的考虑复杂微环境特征的交通信号灯配时优化方法，其特征在于，采用有限体积法对控制方程进行离散化处理的过程中，在进行物理模型的数值模拟分析时，采用结构网格和非结构网格相结合的方式，以保证计算结果的精度。

7.根据权利要求1所述的考虑复杂微环境特征的交通信号灯配时优化方法，其特征在于，所述利用计算流体力学Fluent仿真工具再现机动车流的运动特征，完成机动车尾气污染物扩散的动态数值模拟，包括：

利用计算流体力学中的Fluent数值模拟方法，求解N‑S流动控制方程，并根据风速、温度、湿度这些气象条件，设置仿真模拟的边界条件；所述边界条件包括入口边界条件和出口边界条件，其中：

入口边界条件可分为两部分，一部分是风的入口边界，另一部分为污染物入口边界：入风口边界：入口风廓线可以描述为：α

uy＝uref(y/yref)     (13)在上式中，uy表示高度y处的风速，m/s；uref表示高度yref处的风速，m/s；yref表示气边界层中参考点的高度；α表示剖面指数；

污染物入口边界：把公式(2)计算得到的某段时间的尾气排放总量E，结合尾气污染物浓度数据的获取时间t，得到尾气污染物的质量流量E/t，单位为g/s，作为污染物入口边界；

出口边界条件：

流体的流动视为在出口边界处可以充分发展，因此，出口边界视作自由流出口。

8.根据权利要求1所述的考虑复杂微环境特征的交通信号灯配时优化方法，其特征在于，所述以机动车的平均行驶延误尽可能小、机动车尾气污染物排放尽可能少、交通参与者污染物暴露尽可能低作为评价指标，建立交通信号灯配时优化的多目标模型，包括：步骤4.1，反映三个评价指标的交通信号灯配时多目标优化函数，可以表达为：min{w1A1+w2A2+w3A3}       (14)在上式中，A1、A2、A3分别代表平均行驶延误、尾气污染物排放、交通参与者污染物暴露三个目标；w1、w2、w3分别代表三个目标的权重，其取值范围为(0，1)，并且要求ω1+ω2+ω3＝

1；

为剔除量纲的影响，公式(14)又可以表示为：在上式中，D表示信号配时方案优化后的机动车平均延误，s；D0表示原信号配时方案的机动车平均延误，s；E表示信号配时方案优化后的机动车尾气污染物排放，g；D和D0需要根据实测数据和HCM2000延误模型计算得出；E0表示原信号配时方案的机动车尾气污染物排放，g；E和E0都可以利用公式(2)计算得出；R表示信号配时方案优化后的交通参与者污染物暴露水平，mg/(kg.s)；R0表示原信号配时方案的交通参与者污染物暴露水平，mg/(kg.s)，R和R0的计算方法表示为：

3 3

在上式中，CA表示大气中的污染物浓度，mg/m ；IR表示呼吸速率，m/s；EF表示暴露频率，s/a；ED表示污染物暴露的持续时间，a；BW表示体重，kg；AT表示污染物的平均暴露时间，s；

步骤4.2，上述交通信号灯配时多目标优化函数的约束条件表达为：Cmin≤C≤Cmax           (17)gmin≤gi≤gmax    (18)公式(17)为信号周期C的约束条件，式中，Cmin表示交叉口的最短周期时长，s；Cmax表示交叉口的最长周期时长，s；公式(18)为各相位绿灯时间gi的约束，式中，gmin表示第i相位的最小绿灯时间，s；gmax表示第i相位的最大绿灯时间，s。

9.根据权利要求1所述的考虑复杂微环境特征的交通信号灯配时优化方法，其特征在于，所述多目标模型的求解算法采用自适应粒子群算法。