在当前大数据高速发展的时代背景下,利用好大数据管理交通,通过数据驱动交通信号控制,是交通管理方面的热门研究方向之一。但由于各类交通检测器采用不同制式标准、输出不同数据格式,设备及网络故障等问题,导致了利用实时交通大数据管理交通,存在很多问题。本文通过对多源交通数据和交通信控需求的分析,将路段平均速度实时数据的取值调整作为优化目标;并根据拟研究城市特征,将路段交通环境进行了限定;同时依据项目实际可获取的交通数据及多源交通数据间内在的逻辑机理,分析了多源交通数据对路段平均速度取值的影响;接下来对多源交通数据进行了阈值设定与数据质量诊断流程分析,最后基于故障分析,按照单数据、同源交通数据、同类交通数据、混合交通数据的系统性流程化的组合诊断法,完成了路段平均速度实时数据的取值优化。另一方面,本研究利用视频检测技术和故障分析的方法,对交叉口排队长度实时数据进行了取值优化;并通过排队长度实时数据与交通流量实时数据,进行了绿灯资源模型转换,获得了更为准确的交叉口各方向实时交通需求;最后通过多目标协调通行的原则,进行交叉口绿灯资源的“按需分配”,完成了在非饱和交通流状态及干道通行不受影响的情况下,支路通行效率的优化目标。最后,结合KM市北京路的交通路网基础数据,通过VISSIM交通仿真软件对路网交通进行模拟验算,完成了仿真测试。证明了本研究的路段平均速度取值调整和支路通行效率优化,对提高交通通行效率,具有参考和应用的价值。