1.一种基于自适应迭代学习控制的城市主干道协调控制方法，适用于一个包括若干连续相邻交叉口的城市道路交通区域，包括以下步骤：a.确定关键交叉口：对于被控主干道，将其中交通需求最大的交叉口确定为关键交叉口；

b.初始化公共信号周期，绿信比，相位差：对于关键交叉口，根据Webster方法获得交叉口信号周期，并将其作为交叉口公共信号周期；各交叉口均采用四相位配时方案，分别按其相位流量比计算初始绿信比；同时利用路段长度除以路段平均速度计算主干道相邻交叉口之间的相位差；

c.优化关键交叉口绿信比：根据实时交通数据，利用去伪控制方法确定迭代学习控制的闭环控制率，然后利用前次迭代的误差以及本次迭代的误差，使用开闭环迭代学习控制方法优化绿信比，优化的目标为在有限的控制时间[0,K]内，使关键交叉口的各相位关键车流的道路占有率 趋向于理想占有率od，其中 下标表示关键交叉口j的第i个关键相位；

绿信比进行优化计算的步骤为：

1)利用去伪策略确定迭代学习控制的闭环控制器；

首先确定一个候选控制器参数集合 使得其中各参数对应的控制

器均确保相应的迭代学习控制收敛，然后确定去伪策略中对于每一个候选参数对应控制器的虚拟参考的计算方法：最后确定每个候选控制器的性能指标：

其中α和β为设定向量；从候选控制器参数集合中选取最大的 计算它对应控制器的虚拟参考 和性能指标 若该候选控制器满足性能指标，则该控制器为非伪控制器，加入控制系统，若不满足，则在剩余的候选控制器参数中选择最大的一个进行计算，直至有候选参数对应的控制器满足性能指标；

2)根据去伪策略得到的控制器进行关键交叉口绿灯时间的计算，其中迭代学习控制的学习律设定为：其中un(k)为第n次迭代第k个采样周期的绿灯时间，en(k)为第n次迭代过程第k个采样时刻的误差， 为开环迭代学习控制部分， 为闭环迭代学习控制部分， 为闭环学习控制率，ko为开环学习控制率；

d.优化非关键交叉口绿信比：从关键交叉口的相邻交叉口开始，两两协调，将上游交叉口作为主路口，下游交叉口作为从路口，进行主从协调控制设计，依次完成非关键交叉口的绿信比优化，优化的目标为在有限的控制时间[0,K]内，使非关键交叉口主干道方向上车流的道路占有率趋向于主路口对应流向的道路占有率，即 其中 下标表示相邻交叉口n，m的第i个相位；

e.循环，每隔3～5个信号周期，重复步骤c和d。