在利用人均延误进行信号控制交叉口优化时，研究者为了简化模型通常使用不同车型的车辆平均载客量和车均延误来估计人均延误。为揭示这一简化方法忽视的人均延误的影响因素，通过对传统Webster模型进行改进，从理论上证明了人均延误受到不同车辆载客量和车辆到达顺序的显著影响。进而提出一种融合改进的Webster模型和高斯混合模型的人均延误估计方法。利用VISSIM仿真软件在不同交通量、车辆到达顺序、车辆类型比例和车辆载客量分布组合的场景下测试所提出的估计方法。结果表明，信号控制交叉口人均延误受不同载客量车辆的到达顺序、车辆类型比例的影响，证明了所提出的估计方法通过反映这些影响因素能够对处于非饱和交通流条件下的人均延误及其极值进行更加准确的估计。