1、道路交通狀態(tài)判別是智能交通管理系統(tǒng)進(jìn)行路況信息發(fā)布和交通誘導(dǎo)的基礎(chǔ)，目前我國(guó)各大城市的交通基礎(chǔ)信息采集系統(tǒng)和交通誘導(dǎo)信息發(fā)布系統(tǒng)建設(shè)均已初具規(guī)模。然而在數(shù)據(jù)處理和實(shí)時(shí)道路交通狀態(tài)判別中卻還存在一些問(wèn)題，亟待改進(jìn)。本文主要從城市道路智能交通管理需求背景出發(fā)，首先對(duì)目前道路交通狀態(tài)判別和誘導(dǎo)信息發(fā)布中存在的一些問(wèn)題和不足進(jìn)行分析。然后，結(jié)合國(guó)內(nèi)外在基礎(chǔ)交通檢測(cè)數(shù)據(jù)的預(yù)處理、道路交通狀態(tài)判別算法設(shè)計(jì)等方面研究的成果，改進(jìn)目前城市道路交通的狀態(tài)

2、判別方法，構(gòu)建面向?qū)嶋H應(yīng)用的實(shí)時(shí)道路交通狀態(tài)判別的方法和模型，并以北京市智能道路交通管理系統(tǒng)為例進(jìn)行具體研究，論文的主要研究方法和成果如下： (1)研究綜述了國(guó)內(nèi)外交通基礎(chǔ)信息采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理以及道路交通狀態(tài)自動(dòng)判別方面所取得的研究成果，為論文奠定基礎(chǔ)。 (2)介紹了北京市交通基礎(chǔ)信息采集系統(tǒng)的建設(shè)現(xiàn)狀和目標(biāo)，并且在綜合考慮檢測(cè)裝置自身特性、交通參與者對(duì)不同參數(shù)的認(rèn)知程度等多方因素的基礎(chǔ)上，按照一定原則，確定了基本交通參

3、數(shù)的選取。 (3)改進(jìn)設(shè)計(jì)了北京市目前數(shù)據(jù)預(yù)處理的算法和模型，使其能夠?yàn)榈缆方煌顟B(tài)判別的模型提供更加科學(xué)、合理的輸入數(shù)據(jù)。具體包括對(duì)實(shí)時(shí)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的識(shí)別、修復(fù)以及歷史突變數(shù)據(jù)的平滑處理兩方面，并選取實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證。 (4)改進(jìn)了北京市目前使用的道路交通狀態(tài)判別模型，提出了基于模糊聚類分析理論的模糊綜合評(píng)價(jià)法，并利用采集到的快速路數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證。具體而言，首先設(shè)計(jì)出基于模糊聚類分析理論的模型算法，便于得到不同交通狀態(tài)