城市道路交通拥堵成为了当今社会制约经济快速、健康发展的一个严重的社会问题.从缓解城市道路交通拥堵的各种对策来看,无论采取何种措施缓解交通拥堵等交通问题,都有必要对城市交通流运行状态进行合理的判别及预测.本文对道路交通状态判别技术和预测技术进行了重点研究.研究发现:采用ACI算法以及基于SCATS数据与GPS数据融合的交通状态二级判别方法的综合进行道路交通状态判别,结合数据融合的思想,可以提高检测数据的可靠性以及提高了算法自身的实用性及优越性.采用单向行驶的方格网络中的交通拥挤排队扩散分析方法进行交通状态预测,可以减少信息算法的冗余.采用基于传输模型CTM理论,对交通网络进行模拟分析,建立Logit函数,研究城市交通拥堵持续时间问题,结合浮动车信息数据采集与处理方式,综合交通状态判别系统的应用,能够准确判别某时刻交通状态并预测未来某时间段内交通拥挤的情况.
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