1、如何應(yīng)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(gòu)筑智能化城市交通擁堵疏導(dǎo)決策支持系統(tǒng)為研究目的，著重應(yīng)用數(shù)據(jù)驅(qū)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(dǎo)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(dǎo)的對策問題；最后，闡述了本文將基于知識的系統(tǒng)應(yīng)用于該領(lǐng)域的目的及作用，并進(jìn)行了擁堵疏導(dǎo)決策知識類型及內(nèi)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(dǎo)決策支持系統(tǒng)中的應(yīng)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(dǎo)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(jìn)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(chǔ)上，交通擁堵

3、管理決策人員不僅能夠有效整合多種異構(gòu)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(jìn)一步數(shù)據(jù)挖掘提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。 3. 提出將粗糙集理論及方法應(yīng)用于城市交通擁堵疏導(dǎo)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(guān)系，建立了進(jìn)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(quán)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(yīng)用領(lǐng)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(dǎo)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(gòu)建了基于知識的城市交通擁堵疏導(dǎo)決策支持系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)。這種應(yīng)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(jié)構(gòu)的決策支持系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和知識獲取問題，降低了分析模型和算法的