交通控制中,协调控制可以有效提高整个系统的通行效率、减少车均停车延误与行车时间。交通控制子区划分是干线协调、区域协调控制的基础,同时也是协调效果好坏的关键技术,因此研究交通控制子区划分问题在交通控制领域具有重要的现实意义。交通控制子区划分主要将相邻的交叉口或路段划分成若干个交通子区进行协调控制,代表交通流态势的交通流特征参数的选取在很大程度上影响了交通子区划分的结果。然而,目前的研究主要侧重在划分方法的改进和优化上,忽略了交通流特征参数选取的重要性,大多只采用一个交通流特征,如此得到的特征值不能准确代表交通流态势。因此,本文提出了一种基于皮尔森相关系数的数据融合方法,得到路段速度和车道流量的组合特征参数。在此基础上,本文分别实现了两种基于动态聚类的控制子区划分方法,同时对萧山区实际路网进行划分验证。实验结果验证了组合特征参数以及两种聚类划分方法的有效性。本文的主要工作如下:1.基于路段速度和车道流量特征参数上,提出了一种基于皮尔森相关系数的组合特征参数。首先对于路段速度和车道流量进行皮尔森系数计算,然后对原始数据作零均值标准化处理,最后进行线性加权数据融合处理。2.综合考虑不同聚类划分方法,结合本文提出的组合特征参数,分别实现了基于对称非负矩阵分解的交通子区聚类划分方法和基于混合整数线性规划的交通子区聚类划分方法。3.利用杭州市萧山区真实路网和数据,对上述成果分别进行验证,结果验证了上述方法的有效性。