基于知識的交通擁堵疏導決策方法及系統(tǒng)研究.pdf

1、如何應對城市現(xiàn)代化帶來的交通擁堵問題，是交通管理者需要迫切解決的問題。本文以構筑智能化城市交通擁堵疏導決策支持系統(tǒng)為研究目的，著重應用數(shù)據(jù)驅動的決策支持方法，比較深入地研究了基于知識的城市交通擁堵疏導決策中的幾個突出問題： 1. 從智能決策分析的角度，系統(tǒng)地分析了城市交通擁堵的各種用于決策的屬性，特別是其時空分布及發(fā)展趨勢特性，提出了一種實用的交通擁堵時空分布判別算法以及發(fā)展趨勢分析解釋機制；接著提出了擁堵特征描述模型，從影響因

2、素和分類的角度，研究了擁擠疏導的對策問題；最后，闡述了本文將基于知識的系統(tǒng)應用于該領域的目的及作用，并進行了擁堵疏導決策知識類型及內容的深入剖析。 2. 提出了數(shù)據(jù)倉庫在城市交通擁堵疏導決策支持系統(tǒng)中的應用及理論框架。探討了基于數(shù)據(jù)倉庫的城市交通擁堵疏導決策數(shù)據(jù)管理方法，按主題組織數(shù)據(jù)，以星型模型建模，提供有效的數(shù)據(jù)抽取和集成功能，經(jīng)過加工的數(shù)據(jù)是面向決策的，從而為進行智能化決策提供了一個集成的公用數(shù)據(jù)平臺。在此基礎上，交通擁堵

3、管理決策人員不僅能夠有效整合多種異構數(shù)據(jù)源，獲得對整個交通擁堵狀態(tài)信息的集成視圖，而且還為進一步數(shù)據(jù)挖掘提供了數(shù)據(jù)基礎。 3. 提出將粗糙集理論及方法應用于城市交通擁堵疏導決策分析中的知識獲取問題。針對決策過程中的某些不確定性問題，著重研究了城市交通道路監(jiān)測數(shù)據(jù)與交通擁堵程度之間的依賴關系，建立了進行交通狀態(tài)模式識別的知識模型，給出了基于案例推理的交通報警處理系統(tǒng)中案例特征項權值確定算法，說明粗糙集是一種交通管理研究的理想動態(tài)工

4、具。這一方面是對粗糙集應用領域的擴展，另一方面，也有效地解決了基于知識的城市交通擁堵疏導決策支持系統(tǒng)中知識獲取的瓶頸問題。 4. 提出利用數(shù)據(jù)倉庫、范例推理和知識獲取的理論及方法加以輔助決策分析，構建了基于知識的城市交通擁堵疏導決策支持系統(tǒng)體系結構。這種應用方案通過擴展傳統(tǒng)的定量決策模型為知識決策模型，綜合利用定性推理和定量計算的長處，一方面較好地解決了傳統(tǒng)四庫結構的決策支持系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)基礎和知識獲取問題，降低了分析模型和算法的