城市交通是由客流、车流、基础设施等要素共同构成、相互影响、相互作用的开放性系统,要从微观层面对路网中的所有路口进行协同控制难度较大。为此,本文以交通子区为研究对象,提出基于定时着色Petri网(Timed Colored Petri Net,简称TCPN)的子区边界主交叉口群公交信号优先控制模型,实现通过宏观子区边界控制指导边界缓冲区内多个路口的信号控制。主要研究内容包括:首先,利用TCPN描述子区级别的宏观交通流动态过程,提出基于子区累积车辆数守恒方程的动态交通流模型。将宏观基本图(Macroscopic Fundamental Diagram,简称MFD)作为路网交通状态的研判工具,利用模型预测控制(Model Predictive Control,简称MPC)方法获得每一控制步长在有限控制时域内的最优边界控制参数,以限制进入控制区域的转移车辆,实现对子区内的交通状况有效控制。其次,选取子区边界上的主要交叉口群为研究对象,利用TCPN对车辆在交叉口中的到达、等待和通过等过程进行描述。重点给出实施“固定主信号控制”、“自适应主信号控制”“自适应主信号+公交预信号控制”等信号控制策略的网络表达,有利于实现对边界交叉口中交通流行为仿真。最后,以广州天河区部分路网为研究对象,通过设置高、低两种不同的需求,基于Python编程进行控制策略数值仿真验证。结果表明:(1)边界控制方法能通过均衡子区内的车辆密度,提高车辆旅行速度并加快清空区域内的累积车辆数;(2)将子区间预期转移车辆数与实际转移车辆数之差最小作为控制目标,进行子区边界交叉口群的主信号优化控制,可减少在交叉口中进行等待的车辆数;(3)子区边界交叉口群实施“主信号+公交预信号”控制策略的效果,与需求等级相关。低需求情况下,该策略可在不造成社会车大量滞留的情况下,有效降低交叉口的人均等待时间;高需求情况下,该策略会造成社会车在交叉口的等待时间延长,从而导致人均等待时间的增加。