1、目前世界上大城市普遍面臨著交通擁堵問題。交通擁堵產生了較大的顯性成本和隱形成本。顯性成本主要包括燃料消耗和出行延誤所引起的經(jīng)濟損失。研究發(fā)現(xiàn)，交通擁堵給一個國家造成的經(jīng)濟損失約占該國GDP的2.5％左右；此外，隱性成本主要包括空氣污染、能源消耗和人民的健康損害等。例如，空氣污染是導致肺癌病人增加的一個主要原因，而這類損失又常常很難評價。隨著中國經(jīng)濟的快速發(fā)展，人們生活水平的不斷提高，機動車數(shù)量以前所未有的速度增加，許多大城市都被交通擁堵

2、問題所困擾。因此，交通擁堵是各國政府急需解決的一個重要問題。目前，中國正大力發(fā)展物聯(lián)網(wǎng)和車聯(lián)網(wǎng)技術，這為交通擁堵的智能化管理提供了技術保證。與以往所研究的技術和信息基礎有很大差異，本論文通過對感知信息進行數(shù)據(jù)挖掘和交通擁堵模式分類的深入研究，將電子、信息、通信和人工智能計算等技術綜合應用于城市交通擁堵的信息化管理，為交通擁堵疏導策略提供了信息保障，實現(xiàn)了實時掌握準確的交通擁堵狀況的目的。
　　首先，本文對造成城市交通擁堵的影響因素

3、及其復雜性進行研究，對交通擁堵類型進行了分類并且分析了交通擁堵的成因。其次，根據(jù)采集到的海量交通信息，本文在有序決策理論基礎上構建了交通擁堵有序決策模型，并且通過特征選擇和屬性約簡，得出判別交通擁堵的特征指標和擁堵程度的判別結果。第三，根據(jù)路段和交叉口的擁堵數(shù)據(jù)，通過Matlab運算求解，論文得出擁堵判別指標和有序判別結果。此外，通過大量擁堵樣本反復訓練，得出交通擁堵的模式分類，并且根據(jù)城市交通擁堵判別結果和交通擁堵模式分類，論文對路網(wǎng)

4、中交通擁堵結點的擁堵程度進行了排序，構建了城市交通擁堵信息體系，為確定交通擁堵疏導策略提供了信息保證。
　　對于輕微擁堵判別結果，本論文在最優(yōu)控制理論基礎上構建了實時控制模型。在存儲轉發(fā)控制模型基礎上，考慮到每個相位排隊長度的增加會帶來擁堵風險加劇的因素，提出在信號配時約束條件下以平均消散率來轉換排隊長度的約束條件。論文把費用最小作為目標函數(shù)，對非線性最優(yōu)控制模型進行改進，并且通過Paramics模擬仿真和改進前后模型的性能比較，

5、指出非線性最優(yōu)控制模型在疏導輕微擁堵時具有顯著的有效性。
　　對于擁堵的判別結果，本論文研究了交通控制與誘導協(xié)同疏導策略模型和算法。通過對交通控制與誘導之間相互影響關系進行分析，論文在動態(tài)分配理論第一和第二原理基礎上，提出以綠信比和路段流量為參數(shù)，實施一體化協(xié)同模式。為解決協(xié)同模型求解這一技術難題，論文通過采用Armijo準則對投影梯度算法（R-PGA）縮短步長規(guī)則進行了改進，加快了搜索速度。通過Paramics模擬仿真、比較投影

6、梯度算法和改進投影梯度算法的性能指標，得出改進的投影梯度算法在疏導交通擁堵方面效果十分明顯。
　　對于嚴重擁堵的判別結果，論文研究了以區(qū)域路徑誘導為主的擁堵疏導模型。通過確定擁堵誘導結點，論文采用路徑生成和路徑更新算法來尋找誘導路徑。通過Paramics模擬仿真，論文對知識深度、Logit模型分配參數(shù)和誘導時間間隔進行了驗證。研究發(fā)現(xiàn)ATIS信息對交通誘導具有重要價值，準確的OD需求矩陣和出行時間的估計將直接影響區(qū)域內交通流量分配