[基础科学]基于模糊数学的交通拥挤评价指标
基于模糊综合评判法的综合交通评价系统设计
基于模糊综合评判法的综合交通评价系统设计本文将探讨一种基于模糊综合评判法的综合交通评价系统的设计。
综合交通评价系统是指通过对某一地域的交通状况进行全面评估，从而提供可靠的数据和信息，为交通规划，建设和管理提供科学依据。
而模糊综合评判法则是一种计算机智能算法，能够将各种复杂、模糊的信息加以量化，进而得出准确性更高的评价结果。
下文将分别从两个方面进行阐述。
一、综合交通评价系统的功能和设计综合交通评价系统应当包涵以下功能：1.整合各类交通信息，包括交通流量、交通运行状况、道路安全、公共交通、环境质量等，进行高效的信息采集和处理。
2.将交通信息与城市规划、建设、管理等相关数据相结合，进行系统化、综合的分析和评价。
3.根据评价结果，进行交通安全预警和优化建议，推进城市交通规划、设计和管理的精准化。
在具体设计上，综合交通评价系统应当包含以下模块：1.数据采集模块。
该模块应当具有多样化的数据采集方式，包括道路监控设备、公共交通系统、空气质量监测器等。
2.数据处理与存储模块。
该模块应当使用先进的计算机技术，能够将各种不同类型的数据进行高效整合和处理，并能够将数据进行稳定安全的存储。
3.数据分析和评价模块。
该模块应当使用模糊综合评判法，将各类数据进行量化，在进行评价时考虑到各类因素的权重，从而得出更为科学准确的评价结果。
4.交通优化和管理建议模块。
该模块将根据综合评价结果，提供交通优化和管理建议，为交通管理部门提供决策参考。
二、模糊综合评判法的应用模糊综合评判法是一种将模糊数学理论应用于评价问题的一种方法。
当需要对多个因素进行评价，并考虑各个因素的重要性时，模糊综合评判法能够量化各种信息，从而更好地反映实际情况。
下面将介绍模糊综合评判法的一般过程：1.确定评价指标体系。
评价指标应该科学合理，能够完整反映评价对象的实际情况。
2.建立评价指标的模糊数学模型。
一个好的模型能够准确度量和分析各种数据，反映实际情况。
3.确定评价指标的权重。
基于模糊数学的交通拥挤评价指标_张毅媚
收稿日期:2007209224作者简介:张毅媚(19762),女,河南南阳人,工程师,博士,研究方向为城市交通,zym hust @ 。
基于模糊数学的交通拥挤评价指标张毅媚, 黄进堂(上海市道路交通研究中心,上海 200031)摘 要:城市交通拥挤与道路设施以及人们对拥挤的可接受程度相关。
目前,交通拥挤主要以V C 比、时速、密度或排队长度等指标来界定,这种界定在某种程度上对交通拥挤进行了一定描述,但并没有反映出交通拥挤的本质。
基于这种界定提出的交通拥挤缓解策略并不能真正解决交通拥挤问题。
本文对国内外的交通拥挤测定方法进行了回顾,并指出其中存在的问题;通过分析交通参数与交通拥挤的关系,提出“行驶效率”与“低速行驶率”的概念;用饱和度、行驶效率、低速行驶率三个参数,通过模糊推理系统得到交通拥挤水平指数。
该指数能够更加全面和客观地衡量交通拥挤。
关键词:交通拥挤水平指数; 行驶效率; 低速行驶率; 饱和度; 模糊数学中图分类号:U 491 文献标识码:A 文章编号:167227037(2008)0120065204 交通的目的在于对人和物进行高效、快速、简便的移动,以往的交通拥挤主要以V C 比、时速、密度或车队滞留长度等量来界定,尽管这些量在某种程度上对交通拥挤现状进行了一定的描述,但是并没有反映出拥挤的本质。
无论是V C 比,还是时速或密度都不能体现高效,那么基于这种概念的交通拥挤缓解策略就不能真正解决拥挤问题[1]。
目前,对于交通拥挤的定义各国尚无统一标准。
实际上拥挤总是存在的,同时,随着城市规模、拥挤地点、拥挤时段和拥挤人群的不同,拥挤的可接受程度也不同[2]。
研究交通拥挤程度的度量指标,对于理解拥挤的本质并遏制拥挤的增长是十分必要的,度量指标为工程师和决策者提供了鉴别拥挤原因、决定缓解措施是否有效的理论依据。
因此,衡量交通拥挤的评价方法和指标有待继续深入探讨[3,4]。
1 拥挤测定方法回顾1.1 拥挤测定方法美国在多方式联运交通技术中,定义了拥挤的概念:交通系统运行状态由于交通流之间的冲突达到不可接受的程度[5]。
基于模糊物元分析的综合交通体系评价方法
１ 综 合 交 通 评 价 指 标 体 系 的建 立
综合 交 通体 系是 一项 具有 综合 性 、 多层 次 、 全 方位 等特 征 的复 杂 的系 统 工 程 ， 交 通 方 式 只有 各 协调 一致 、 互 衔接 的构 成 一 体 化 的综 合 交 通体 相 系， 才能 高效 的服务 于 区域 社 会 经 济 发 展 这 个 整 体 目标 ． 概 括 地 说 ， 合 交通 体 系 的 发 展 应做 到 “ 综 软 硬 兼施 、 内外 兼 修 ” 其 中 ， 软 ” 指 综 合 交 通 体 ． “ 是 系 的交 通组 织 管理 水 平 ， 量 的指 标 包 括 管 理 体 衡
表 ｌ 综合 交通体 系评价指标体 系
中既充分考虑专家的丰富经验 ， 又有效减小 了主 观 因素 的影 响 ， 且 能 够 以定 量 的数 值 简 洁 明 确 并
基 于模 糊 物 元 分 析 的综 合 交 通体 系评 价 方 法
周微 ， 贾元 华
（ 京 交通 大 学 交 通 运 输 学 院 ， 京 １０４ ） 北 北 ０ ０ ４
摘
要 ： 综合交通体系 的内涵 和发展要求 出发 ， 从 分析 了衡 量综 合交通 体系 发展水平 的评 价指标 ， 构建
综合交通体 系的评 价指标体系 ， 后在确定各指标隶属度 及权 重的基础上 ， 用模 糊物元分 析的方法对 然 应 综合交通体 系进行 评价 ， 为综合 交通的科学发展提供 定量化 的指 导方 案． 后 ， 最 以湖北 省综合 交通体 系
部 的协调 ， 量 的指标 包括 运 网非直 线性 系数 、 衡 运
展 的需要 ， 至成 了阻碍其 发 展 的“ 颈 ” 甚 瓶 ．
基于模糊聚类分析的交通状态识别方法
文章编号:1007-757X(2006)02-0009-03基于模糊聚类分析的交通状态识别方法赵风波,α孙 敏α摘 要:针对城市道路交通状态识别的问题,提出了一种改进的模糊C-均值(FC M)算法。
首先,该算法要解决聚类数目和模糊指数的选取问题。
本文在对交通状态基本特征的分析基础上,结合交通工程理论知识,将城市道路交通状态分为四个等级,从而解决了聚类数目的选取问题;采用启发式方法来确定模糊指数,使隶属函数尽量覆盖整个输入空间;其次,在对上海市某交叉路口的实际交通数据进行实证研究和仿真分析基础上,结合交通的实际情况以及饱和度与交通状态相关性分析,得出了饱和度的辅助判定依据;最后,以饱和度为辅助判定依据,结合实际交通数据重新进行判定。
仿真研究表明该方法能够有效地对道路交通状态进行识别。
关键词:模糊C均值算法;模糊聚类分析;隶属函数;饱和度中图分类号:T P393 文献标识码:A1 引言一方面,交通状态具有模糊性、不确定性等特点,这与模糊集理论的概念很吻合;另一方面,交通状态的识别问题是属于没有先验知识情况下的分类问题,聚类分析可以很好地解决此类问题。
因此,本文运用模糊聚类分析方法对道路交通状态识别问题进行了研究。
2 交通流概述2.1 交通流参数在交通流理论中,用于描述交通状态的参数主要有三个[1]:交通量、车速、车道占有率,常规的交通检测器都能提供这三个参数的实测数据。
本文所使用的交通数据是由SCA T S 系统实时采集得到的,主要有原始交通流量、折算流量、平均车速、饱和度。
因此,本文以流量、平均车速和饱和度为基础对城市交通状况的识别问题进行研究与分析。
饱和度与交通特性的另一参数即车道占有率相类似。
车道占有率是指观测期间所有车辆占用检测器的时间与总观测时间的百分比率。
由交通流理论可知,交通流量和占有率之间的数据存在着两种对应关系,表现为同一个交通流量数据可能对应于正常的交通状态下的低占有率,也可能对应于拥挤状态下的高占有率,它们之间的关系近似为抛物线关系。
基于模糊综合评价法的城市道路拥堵评价方法研究
ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ｃ ｏ ｍｐ ｒ ｅ ｈ ｅ ｎ ｓ ｉ ｖ ｅ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈｏ ｄ ｔ ｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｆ ｉ ｆ ｃ ｃ ｏ ｎｇ ｅ ｓ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ， ａ ｎ ｄ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｅ ｎ ｄ ｕ ｓ ｅ ｄ ａ ｐ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｃ ｌ ａ ｃ ａ ｓ ｅ ｔ ｏ ｄ ｅ ｍｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｈｅ ｔ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ｔｉ ａ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｅ ｖ ｌｕａ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｎｄ ａ ｉ ｔ ｓ ｅ ｆｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｎ ｅ ｓ ｓ ．
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａｃ ｔ ： Ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｐａ ｐ ｅ ｒ ， ｉ ｎ ｖ ｉ ｅ ｗ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｏ ｆ ｕ ｒ ｂ ａ ｎ ｔ ｒ ａ ｆｉ ｃ ｃ ｏ ｎｇ ｅ ｓ ｔ ｉ ｏ ｎ ， ｗｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｉ ｄ ｅ ｒ ｅ ｄ ｃ ｏ ｍｐ ｒ ｅ ｈ ｅ ｎ ｓ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ｔ ｈ ｅ Ｖ ￣ｉ Ｏ Ｈ Ｓ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ｉ ｎ ｌｕ ｆ ｅ ｎ ｃ ｉ ｎ ｇ ｕ ｒ ｂ ｎ ａ ｒ ｏ ａ ｄ ｔ ｒ ａ ｆ ｆ ｉ ｃ ，ｔ ｈ ｅ ｎ ｆ ｒ ｏ ｍ ｔ ｈ ｅ ｓ ｐｅ ａ ｎｓ ｏ ｆ ｔ ｈｅ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｏ ｈｅ ｔ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ｅ ｓ ， ｔ ｈｅ ｄ ｅ ｔ ｅ ｒ ｍｉ ｎａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｏ ｔ ｈ ｅ ｅ ｖ ｌｕ ａ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｔ ａ ｎｄ ａ ｒ ｄ ｎｄ ａ ｔ ｈｅ ｃ ｏ ｍｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ， ｅ ｔ ｃ ． ， ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｓ ｐ ｅ ｃ ｉ ｆ ｉ ｃ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｕ ｒ ｂ ａ ｎ ｔ ｒ ａ ｆ ｉ ｃ ｃ ｏ ｎ ｇ ｅ ｓ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ，
基于模糊综合评价的城市交通拥堵评估
基于模糊综合评价的城市交通拥堵评估随着城市化进程的不断加快，城市交通拥堵问题逐渐成为人们生活中的一大难题。
尤其在大城市中，车流量大、道路数量有限、道路建设不足等原因，导致了交通拥堵的严重程度。
这不仅让人们的出行变得更加不便，也严重损害了城市的生态环境。
因此，评估城市交通拥堵状况并寻找有效解决方案变得非常必要。
基于模糊综合评价的方法是一种常用的评估城市交通拥堵的方法。
该方法利用模糊数学的理论，将城市交通拥堵的各项指标转化为具有模糊性质的数学量，最终通过综合评价的方法得出城市交通拥堵的等级评估值。
其基本的工作流程包括指标体系建立、指标的量化、指标的模糊化处理、模糊矩阵的构建、权重确定及评估结果的分析等步骤。
首先，建立合理的指标体系是评估城市交通拥堵的基础。
一般来说，指标体系应根据城市交通的实际情况来设计，包括交通流量、道路长度、交通建设、交通安全等方面的指标。
指标体系的建立需要考虑指标的互相关联性，确保指标的全面性和准确性。
其次，在指标的量化方面，可以通过数学模型等方式对指标进行量化处理，将其转化为易于处理和综合的数值。
同时，需要考虑指标之间的权重，以确保指标的重要性得到合理的体现。
在此过程中，可能会有部分指标存在数据遗漏或者不全的情况，这就需要采用模糊化处理的方式将其转化为具有模糊性质的数值。
接下来，利用模糊数学理论将指标的模糊化数值构建成模糊矩阵。
模糊矩阵是评估城市交通拥堵等级的核心数据，其基于模糊数学的理论，对指标进行模糊矩阵的构建和相应值的计算，以便得出城市交通拥堵等级评估值。
在模糊矩阵构建的过程中，权重的确定是比较关键的一步。
权重决定了各个指标的重要性及对评估结果的影响程度。
一般来说，权重的确定可以通过分析层次结构法、主成分分析法等方法得到。
最后一步，是对评估结果进行分析和判断。
评估结果一般通过将模糊矩阵进行加权平均法的计算而得到，最终可以得出城市交通拥堵的等级评估值。
评估结果的分析和判断需要综合考虑多方面的因素，以得出较为准确的结论。
基于模糊综合评价的城市道路交通拥堵评价研究
传 统 的模 糊综 合评 价方 法 的指标权 重 一般 是采
用 专家法 确定 ，具 有较 大 的主观性 。为 了克服 这种
缺 陷 ，本 文 采用 基 于 检 测 样 本 信 息 的主 成 因赋 权
法 ，并辅 以专 家打分 赋权 法做 一定 的修 正 ，以使 得 赋权 尽量做 到合 理 、客观 和具 可 比性 。具体 方法 如
摘 要 ：基 于 智 能运 行 平 台的 海 量 数 据 ，选 取 三 个评 价 指 标 ，运 用模 糊 综 合 评 价 模 型 ，建 立 一 套 系 统 的 交 通 拥 堵 评 价 体 系， 并应 用 于 天河 核 心 区交 通 治 堵 方 案 中。 结 果 表 明 ， 该评 价 体 系 能较 好 地 反 映 方 案 的 实施 效 果 。
２１ 路段 平均 行程 速度 评判标 准 ．
浮 动车 调查数 据进 行平 均行 程速 度与 单位 里程 平均
行程 延误 回归 拟合 分析 。 快速 路 的 回归 拟合 方程 如下 ：
ｙ Ｏ０ ５ ２７６ １ｘ ２ ４６ ＝ ．６ｘ－ ． ９＋ ４ ．８ ８ （） １
主干 道 的 回归 拟合 方程 如下 ：
拥 堵 严 重 拥堵
日１ ｈ ２ 浮动 车行 程 速度 调查 。通过 对 近３９ ．万个 平 均
行 程速 度调查 样本 进行 处理 分析 ，分 别统 计快 速路 与主 干道 的观测 频率 与 累计 频率 。快 速路 与 主干 道 的累计 频率 分布 图如 图 １ 示 。 所
快 速 路 主 干 道
褂
：
所 的研 究结 论 ，确定 路段饱 和 度评判 标 准 （ 见表 ３ 。 ）
基于模糊综合评判的道路交通状态分析模型
Jou r na l of H ig hway and Tran s po r ta t ion R e s ea r ch and D e ve l opm e n t文章编号 : 1002 - 0268 ( 2010) 09 - 0121 - 06 基于模糊综合评判的道路交通状态分析模型杨兆升 1 , 2 , 张茂雷 2( 11吉林大学 汽车动态模拟国家重点实验室 , 吉林 长春 130022;21吉林大学 交通学院 , 吉林 长春 130022)摘要 : 结合交通流本身的特点 , 选择对交通状态变化反应灵敏 , 容易获取 , 且准确率较高的参数作为判别道路交通状 态的指标 。
综合考虑各种情况 , 选取交叉口进口道最大相位饱和度 、进口道平均最大排队长度比和路段平均车速为特 征参数 , 设计了一种基于模糊综合评判的道路交通状态分析模型 , 并用 V ISS M 4120对以上方法进行了模拟验证 。
试验结果表明 , 单个的特征参数得到的交通状态判别结果波动性较大 , 准确性不足 。
通过将其进行模糊综合评判后 , 判别 结果有了较好的稳定性和准确度 , 所提出的算法能够提高交通状态实时判别的效果 。
关键词 : 交通工程 ; 交通状态分析模型 ; 模糊综合评判 ; 饱和度 ; 排队长度比 ; 平均车速 中图分类号 : U491文献标识码 : AA M o d e l f o r R o a d T ra ffi c S ta te A n a l y s i sB a se d o n F u z z yC o m p re h e n s i v e E va l u a ti o nY AN G Zhao s heng1 , 2, ZHAN G M a o l e i 2( 11 Sta t e Key L a b o r a t o r y of A u t omob i le D y nam ic Si m u l a t ion, J ilin U n i ve r sity, Chang ch un J ilin 130022 , Ch i na;21 Co l leg e of Tran s po r ta t ion, J ilin U n i ve r sity, Chang chun J ilin 130022 , Ch i na )A b s t ra c t: Com b i ned the cha r ac t e risti c s of traffi c fl o w , the p a ram e t e r s w h i ch have sen s iti ve re s pon s e and h i gh accu r acy t o traffi c sta t e change s we r e se l ec t ed a s the i nd i ca t o rs t o d isc r i m i na t e r oad traffi c cond i ti o n 1 Con si de ri ng a ll the c ircum stance s, m axi m um p ha se sa tu ra ti o n of i n te rsec ti o n app r oach, ra ti o of t he ave r age m a xi m u m queue l ength a t app r oach and ave r age veh i c l e sp e ed we r e se l ec t ed a s the cha r ac t e r isti c p a r am e t e r s 1 A mode l f o r r oad traffi c sta te ana l ysis ba sed on fuzz y comp rehen si ve eva l ua ti o n wa s de si gned, and t he abovem en ti o ned m e thod s we re si m u l a ted vi a va li da ti o n w ith V I SS M 41201 The ex p e ri m en ta l re su l t show s t ha t the traffi c sta te d isc ri m i na ti o n re su lt fr om a si ngl e p a ram e te r is vo l a til e and i naccu ra te 1 The d isc r i m i n a t i o n re su lt ha s good stab ility and accu racy afte r fuzz y comp rehen si ve eva l ua ti o n, and the p ropo sed a l go ri t hm can enhance the effec t of d i sc r i m i na t i ng the rea l 2ti m e traffi c sta t u s 1Ke y w o rd s : traffi c engi nee r i ng; traffi c ana l ysis mode l ; fuzz y comp rehen s i ve eva l ua t i o n; sa t u r a t i o n; ra t i o of queue l ength; ave r age veh i c l e sp e ed 挤疏导策略 [ 1 ], 避免因局部交通拥挤而引起全路网的交通瘫痪具有重要的现实意义和理论研究价值 。
基于多指标模糊综合评价的交通拥堵预测与评估
计算机应用研究 ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ
Ｖｏｌ．３６Ｎｏ．１２ Ｄｅｃ．２０１９
基于多指标模糊综合评价的交通拥堵预测与评估
晏雨婵，白 瞞，武奇生，叶 珍
（长安大学 电子与控制工程学院，西安 ７１００６４）
摘 要：针对各交通时段对交通拥堵的不同影响、单因素无法准确表征交通拥堵状态的问题，提出了一种采用 多指标模糊综合评价的交通拥堵评价预测方法。该方法利用粒子群算法优化支持向量回归机对道路平均速度 和交通流量进行预测，得到三个因素指标平均速度 ｖ、交通流密度 Ｄ、道路饱和度 Ｓ的预测值。将三个因素指标 输入到多指标模糊综合评价模型中，即首先建立交通拥堵状态的因素集和评价集，通过熵值法确定早高峰、晚高 峰、其他时段下三个因素指标的权重系数，再通过梯形隶属度函数确定各指标在各时段的隶属度，最终将交通拥 堵状态划分为六个级别。通过对美国 ＰｅＭＳ数据库中 Ｉ４０５高速路交通数据的预测评价实验，证明采用该方法预 测的交通拥堵状态基本与实际状态吻合，具有较高的预测精度，正确率可达 ９４．７９％。 关键词：交通拥堵；多指标模糊综合评价；因素指标；熵值法；梯形隶属度函数 中图分类号：ＴＰ１８１ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００１３６９５（２０１９）１２０３７３６９７０４ ｄｏｉ：１０．１９７３４／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１３６９５．２０１８．０７．０４２５
Ｔｒａｆｆｉｃｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｎｄａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｂａｓｅｄｏｎ ｍｕｌｔｉｉｎｄｅｘｆｕｚｚｙｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎ
ＹａｎＹｕｃｈａｎ，ＢａｉＬｉｎ，ＷｕＱｉｓｈｅｎｇ，ＹｅＺｈｅｎ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ＆ ＣｏｎｔｒｏｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｃｈａｎｇ’ａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ７１００６４，Ｃｈｉｎａ）
基于模糊识别的高速公路交通拥挤预测算法
１ １２ 交通 需求 ．．
交 通需 求主要 由 时间 因素 决 定 ： 天 中的不 同 一 时间段 ， 如上 下班 高 峰 时 间段 、 休 日、 定 节假 日 双 法 等 特殊 时 间段 交 通 需 求 增 加 ， 引 起 交 通 拥 挤 ， 易 一
般 时段 车辆 相对要 少 。
布道路交通信息既可以为驾驶员提供重要信息 ， 对
于制 定合 理有效 的交通 拥 挤 疏 导策 略 ， 免 因局 部 避
图 １ 交 通 拥 挤 预 测 系 统及 模 糊 推理 模 型结 构
１ １ 输入 输 出的确 定 ．
交通拥挤而引起全路网的交通瘫痪 ， 提高路 网利用
率等 方 面具 有 重要 的现实 意义 。 高速 公路 交通 拥 挤 状态 预 测模 糊算 法 ， 分 利 充 用 了高 速 公 路 天 气 状 况 、 通 需 求 、 路 设 施 质 交 道 量 ¨ 三个影 响交 通状 态 的信 息 ， 照 模糊 规 则 进 行 按 模糊 推 理 ， 经 过 推 理 清 晰 化 可 得 到 交 通 拥 挤 状 再 态， 由此得 到 的拥挤 状 态 实 用 性好 ， 准确 性 高 ， 为 可 高速 公路 交通 控制 与管理 提供 可靠依 据 。
图 ４ 道 路 设 施 质 量 隶 属 函 数
１２ ４ 拥挤 状 态隶属 函数 ．．
隶属 函数如 图 ２所 示 。
该 变量取 离散 论 域 为 ｛一 — ， ， ， ， ５ ４ 一３ 一２ 一１
０ １２ ３４５ ， ，， ，，， ｝模糊语言变量选取为模糊语 言变量
第 １ ２卷
第２ ５期
２１ ０ ２年 ９月
科
学
技
基于模糊逻辑的交通拥堵预测与优化方法
基于模糊逻辑的交通拥堵预测与优化方法交通拥堵是城市发展中普遍存在的问题，给人们出行带来了极大的不便。
随着城市化的快速发展和车辆持续增长，交通拥堵问题日益突出。
为了解决这个问题，许多研究者和专家提出了各种交通拥堵预测与优化方法。
本文将介绍一种基于模糊逻辑的交通拥堵预测与优化方法。
模糊逻辑是一种可以处理不确定和模糊信息的逻辑方法。
在交通领域，模糊逻辑可以用来描述交通流量、交通速度和交通拥堵程度等模糊概念。
基于模糊逻辑的交通拥堵预测与优化方法主要包括以下几个步骤：数据采集与处理、模糊规则建立、模型构建与优化。
首先，数据采集与处理是基于模糊逻辑的交通拥堵预测与优化方法的第一步。
通过交通监测设备、传感器和卫星定位等技术，可以获取到各个交通路段的实时数据。
这些数据包括交通流量、车速、车辆密度等信息。
然后，需要对这些数据进行处理，包括数据清洗、去噪和归一化等，以便于后续的模糊规则建立和模型构建。
其次，模糊规则建立是基于模糊逻辑的交通拥堵预测与优化方法的关键步骤。
模糊规则是用来描述不同交通状态之间的关系和转换规律。
在建立模糊规则时，需要根据实际情况和经验知识，借助专家判断和模拟仿真等方法，确定各个模糊变量之间的关联性和权重。
通过建立一套完整的模糊规则集，可以将交通状态与拥堵程度进行映射和推理，实现对交通拥堵的准确预测。
然后，模型构建与优化是基于模糊逻辑的交通拥堵预测与优化方法的核心环节。
在这一步骤中，需要借助模糊逻辑的原理和方法，构建一个反映交通拥堵程度的数学模型。
该模型可以根据实时的交通状态数据，计算并预测当前和未来的交通拥堵情况。
为了提高模型的准确性和可靠性，可以通过模型优化算法对模型进行改进和调整。
例如，可以采用遗传算法、粒子群算法等优化方法，不断优化模型参数，提高模型的预测能力和适应性。
基于模糊逻辑的交通拥堵预测与优化方法具有一定的优势和潜力。
首先，模糊逻辑可以处理不确定和模糊信息，适用于交通领域这种存在多变和不确定性的环境。
基于模糊数学的高速路网拥堵度评估方法
基于模糊数学的高速路网拥堵度评估方法随着城市化进程的加快，越来越多的人选择私家车作为代步工具，这也导致了道路交通拥堵问题的日益严重。
针对这一问题，许多城市都开展了大规模的交通改善工程，如地铁建设、道路拓宽等，但如何准确评估交通拥堵程度，是研究这一问题的重要方向之一。
目前，评估交通拥堵的方法多种多样，但是在实际应用中，由于道路交通系统的复杂性，采用传统的数学模型往往对现实情况难以精确刻画，因此需要引入模糊数学方法来处理不确定性问题。
模糊数学是一种用于处理人类认识过程中涉及不确定性、模糊性的数学理论，主要包括模糊集合、模糊逻辑等。
其应用范围广泛，已经成为科学技术领域中常用的数学方法之一。
下面将详细介绍一下基于模糊数学的高速路网拥堵度评估方法。
一、模糊数学概述模糊数学是Lotfi Zadeh于1965年提出的一种新的数学概念，核心思想是将任意两个事物之间的界限转化为模糊概念，用模糊集合来描述事物之间复杂的关系。
模糊集合是具有“隸属函数”的集合，其中隶属函数的取值范围为[0,1]，代表元素属于该集合的程度。
在模糊数学中，模糊逻辑是重要的一个分支，主要用于处理模糊关系的推理和判断。
它将真值从“是”或“否”转化为[0,1]之间的数值，同时建立了一套基于数学上不确定性和模糊性的逻辑体系。
二、基于模糊数学的高速路网拥堵度评估方法基于模糊数学的高速路网拥堵度评估方法，首先需要对道路交通系统进行建模。
该模型其实就是一个隶属函数矩阵，行代表车辆，列代表道路，矩阵元素表示车辆通过该道路的拥堵程度。
在建立好模型后，需要采用“模糊数学最大最小合成法”来进行拥堵度的评估。
该方法是将所有车辆的拥堵程度隶属函数取最大值叠加，统计出每条道路的拥堵度。
具体实现分为以下几步：1.确定隶属函数形式通常可以采用三角形、梯形和高斯型等常见的隶属函数形式来描述车辆通过不同道路时的拥堵程度。
2.收集交通数据收集交通数据作为隶属函数的输入值，如车速、车辆密度、道路长度等。
基于模糊数学的交通拥堵分析研究
基于模糊数学的交通拥堵分析研究第一章：引言交通拥堵一直是城市发展面临的重要问题之一。
随着城市化的不断推进和交通工具的普及，交通拥堵问题日益突出。
针对交通拥堵问题的解决，需要科学的定量分析和决策支持方法。
模糊数学作为一种有效的数学工具，可以在不确定性和模糊性条件下进行分析，为交通拥堵研究提供可行方案。
第二章：模糊数学基础2.1 模糊集合理论模糊集合理论是模糊数学的基础，它描述了在现实问题中的不确定性和模糊性特征。
介绍模糊集合的定义、运算和模糊关系等基本概念。
同时，介绍模糊隶属度函数的表示和性质。
2.2 模糊逻辑理论模糊逻辑是模糊数学中的重要组成部分，它用于描述模糊命题的真假程度。
介绍了模糊命题的定义和运算，以及模糊逻辑推理的方法和规则。
第三章：交通拥堵分析框架3.1 交通流理论交通流理论是交通拥堵分析的理论基础，它描述了交通系统中车辆的行为和交通流量的动态变化。
介绍交通流的定义和模型，以及交通流参数的计算方法。
3.2 交通拥堵评价指标针对交通拥堵问题，需要建立合理的评价指标体系。
介绍交通拥堵评价指标的主要内容和计算方法，包括车辆平均速度、交通流量和道路阻力等指标。
第四章：基于模糊数学的交通拥堵分析方法4.1 模糊综合评价方法模糊综合评价方法是利用模糊集合和模糊逻辑的原理，对交通拥堵问题进行综合评价和决策。
介绍模糊综合评价方法的基本步骤和计算过程，以及模糊综合评价模型的构建方法。
4.2 模糊聚类分析方法模糊聚类分析方法可以根据交通数据的特征和相似性，将道路或区域划分为不同的拥堵等级。
介绍模糊聚类分析方法的原理和过程，以及模糊聚类模型的构建方法。
第五章：案例研究与应用5.1 数据采集与预处理在交通拥堵分析中，需要获取大量的交通数据并进行合理的预处理。
介绍交通数据的采集方法和常见的预处理技术，包括数据清洗和数据规范化等。
5.2 基于模糊数学的交通拥堵分析基于前面所介绍的模糊数学方法，应用于实际的交通拥堵分析。
基于模糊数学的智能交通管理模型
基于模糊数学的智能交通管理模型随着城市化进程的加快和人口增加，城市交通问题逐渐变得日益复杂。
如何利用现有的技术手段，优化城市交通管理，提高交通效率成为当前亟待解决的问题之一。
而基于模糊数学的智能交通管理模型，成为实现这一目标的一种有效方式。
一、模糊数学的应用模糊数学是一种处理不确定、模糊性问题的数学工具。
它适用于处理很多实际问题，尤其是一些复杂的、不可精确描述的问题。
在交通管理中，模糊数学可以用来描述人们驾驶车辆时的心理反应、对信号灯的判断等等。
它能够处理人们的主观判断和不确定性因素，从而使得交通管理的决策更加科学、准确。
二、智能交通管理模型在智能交通管理模型中，模糊数学技术被应用于构建交通决策模型。
该模型通过对车辆和交通信号灯等信息的收集、分析，确定车辆行驶的最佳路线、信号灯的最佳设置等等。
其核心是将交通管理问题抽象为一个模糊决策问题，并将车辆的行驶和信号灯的设置等因素量化为模糊数学变量。
例如，在城市中，有些区域交通拥堵情况比较严重，而有些路段则非常畅通。
那么，如何根据车流量、速度等多维度信息对城市交通进行合理管理呢？模糊数学技术可以帮助交通管理者完成这项任务，通过对数据的分析，找到最佳的车流分配方案。
三、模糊数学在智能交通管理中的应用案例以广州为例，该市交通拥堵是比较严重的，每天上下班时间段车流量大，出行自然也非常不方便。
针对这一问题，广州首次引进了基于模糊数学的智能交通管理模型，并在广州南站以及地铁站口一带进行了试点。
在实际实施过程中，该模型通过对停车场容量、车辆到达时间等信息进行观察和收集，较好地完成了对车流量的分配和调度。
在上海，该市交通管理局也在基于模糊数学的技术方案上不断探索创新。
该局通过建立智能交通管理系统，对交通信号灯实现了自动化控制，能够根据路口车流量、路段行驶速度等实时信息自动根据实际情况自适应调节信号灯相位，有效地指导车辆行驶方向，提高了路口通行能力和行车效率。
四、结语基于模糊数学的智能交通管理模型在现代城市交通管理中发挥了重要作用，为管理层提供了更多的助力和帮助。
基于模糊逻辑的交通拥堵预测模型研究
基于模糊逻辑的交通拥堵预测模型研究第一章引言交通拥堵一直是城市发展中不可避免的问题，解决交通拥堵的问题是提升城市发展质量的重要举措之一。
尤其近年来，随着智能交通技术不断发展，交通拥堵预测技术已成为解决交通拥堵的热门课题。
而本文则研究基于模糊逻辑的交通拥堵预测模型。
第二章交通拥堵预测技术研究综述2.1 基于数据挖掘的交通拥堵预测技术数据挖掘技术是近年来交通拥堵预测的热门方法之一，通过对历史交通数据进行挖掘，分析出交通拥堵的规律，从而预测交通拥堵。
但这种方法存在的问题是在数据挖掘时需要确保数据的质量。
如果数据的质量不高，就会影响交通拥堵预测的准确性。
2.2 基于神经网络的交通拥堵预测技术神经网络是目前交通拥堵预测的最常用方法之一，其优势在于可以在训练时不需要事先确定合适的模型。
但是，受数据质量和神经网络参数设置的影响，神经网络在预测交通拥堵时还存在一些不足之处。
2.3 基于模糊逻辑的交通拥堵预测技术模糊逻辑是一种新型的数学理论，可以有效地处理模糊信息。
在交通拥堵预测中，经常会出现一些模糊、不确定的信息，这时使用模糊逻辑方法可以有效地提高交通拥堵预测的准确性和可信度。
第三章基于模糊逻辑的交通拥堵预测模型3.1 总体结构本文所提出的基于模糊逻辑的交通拥堵预测模型主要包括三个部分：输入变量、模糊逻辑推理和输出变量。
其中，输入变量主要包括交通流量、路段长度、车速等因素，模糊逻辑推理通过运用模糊集合、模糊关系和模糊规则，进行交通拥堵程度的判断和预测，输出变量为交通拥堵等级。
3.2 输入变量设置在交通拥堵预测中，输入变量是与交通状况相关的各种因素。
我们可以根据实际情况选择不同的输入变量，本文以交通流量、路段长度和车速三个因素为主要输入变量。
在确定输入变量时，还需要进行变量标准化处理，消除量纲和单位的影响。
3.3 模糊逻辑推理模糊逻辑推理是本文所建立的交通拥堵预测模型的核心。
其基本思想是先将输入变量进行模糊化处理，再通过模糊关系和模糊规则进行推理，最后得出模糊输出，即交通拥堵等级。
一种基于模糊逻辑的交通堵塞量化评价法_马睿
CMOS Fuzzy Logic Controller in Current Mode. IEEE J of Solid-State Circuits, 1994,293, 29(3):317~322 [2] 李德斌. 磁悬浮轴承数字控制器的研究[D]. 山 东 科 技大 学, 2004 [3] 李敏花. 基于 DSP 的磁 悬浮 轴 承 数字 控 制 器研 究[D]. 山 东
的形式通过建立模糊推理系统我们只根据输入变量就可推理交通堵塞水平locloc为司机提供了信息供其选择路线和目的地交通堵塞水平评估系统是一个多输入的系统其主要的信息可通过模糊逻辑用数量与质量两方面的信息来表示模糊推理系统利用了人具有处理模糊概念的能力克服了多输入所带来的非线性影响从而提高了最后结果的真实性和可靠性occ单独变化的情况下得到的loc结论不同的occ隶属函数导致了不同的交通堵塞情况这是合乎事实的正如我们所知如果我们把道路占有率的语言值密的值降低时交通堵塞就更容易出现可见模糊推理系统完全合乎人脑的思它的隶属函数和推理规则是交通专家根据实际的交通状态变化过程总结出来的具有人的直观性有些时候我们需要对模糊推理系统进行调整使其符合更多人的直觉例如可以用调查和统计来收集市民在不同交通状况中的意见通过采集交通参数和收集公众的意见可以制定一个相应的表来调整模糊推理系统有一些方法可以被采用例如模糊神经推理系统或模糊自适应推理系统通过调整隶属函数和推理规则将更接近真实情况研究与开发现代计算机201203quantitativeevaluationmethodtrafficjambasedfuzzylogicmaruizhaibaoqingautomationnorthwesternpolytechnicaluniversityxi?an710124
基于模糊逻辑的道路拥堵判别
第2 章模糊控制2.1 模糊理论概述2.1.1 模糊理论的创立模糊理论是美国帕克莱加州大学电器系 L. A. Zadeh教授在1965年创立的模糊集合理论的数学基础上发展起来的，主要包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等方面的内容。
模糊逻辑是一种连续逻辑，由一个可以确定隶属度的句子来表示一个模糊命题，可以用来描述客观世界中普遍存在的模糊现象。
模糊控制是以模糊集合论作为它的数学基础，模糊控制系统应用于诸如在测量数据不确切，要处理的数据量过大以致无法判断它们的兼容性，一些复杂可变的被控对象等场合是非常适合的。
由于模糊理论受到了世人前所未有的关注， MathWorks 公司聘请澳大利亚Queensland大学的A. Lot教授开发了基于 MATLAB环境下的模糊推理系统工具箱”(Fuzzy Inference System Toolbox for MATLAB)。
该工具箱集成度高，内容丰富，基本包括了模糊集合理论的各个方面，其功能强大和方便使用的特点得到了用户的广泛欢迎。
因为它在各个方面都能给人留下深刻的印象，从而使模糊逻辑成为智能系统的概念与设计的有效工具。
对待模糊理论，学术界一直有两种不同的观点，其中持否定观点的大有人在，客观地说，有如下两个主要方面的原因：其一是推崇模糊理论的学者在强调其不依赖于精确的数学模型时过分夸大其功能，而正确的观点似乎应该是模糊理论不依赖于被控对象的精确数学模型，当然它也不应该拒绝有效的数学模型。
模糊控制理论在特定条件下可以达到经典控制理论难以达到的“满意控制” ，而不是最优控制；其二是模糊理论的确还有许多不完善之处，比如模糊规则的获取和确定，隶属函数的选择以及稳定性问题至今未得到完善的解决。
尽管如此，大量的工程系统已经应用上了模糊控制理论，特别是日本，尤为重视模糊理论的工程应用。
从发展来看模糊控制已经成为智能控制的一个重要分支。
2.1.2 模糊理论的发展和现状以日本、中国、欧美为代表的各国科技人员正就以下各个方面开展深入研究。
基于模糊识别的高速公路交通拥挤预测算法
基于模糊识别的高速公路交通拥挤预测算法董敏娥【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2012(012)025【摘要】Based on the analysis of the factors of influencing traffic congestion, a new prediction algorithm of freeway traffic congestion based on fuzzy recognition is put forward. And the simulation test basically has been carried out to the algorithm. The test results show that the algorithm speed is good in real-time and accuracy, it can be used as credibility gist for management means of traffic control and guidance.%在分析影响交通拥挤因素的基础上,提出了一种基于模糊识别的交通拥挤状态预测算法,并对算法进行了模拟测试.测试结果表明:该算法实时性好,准确性高,可作为高速公路交通控制与诱导等管理手段的可靠依据.【总页数】4页(P6541-6544)【作者】董敏娥【作者单位】陕西交通职业技术学院信息工程系,西安710021【正文语种】中文【中图分类】U492.22【相关文献】1.基于联网收费数据的高速公路交通拥挤识别方法研究 [J], 单飞;章晨;何杰;邢璐2.基于模糊识别的高速公路交通流诱导系统 [J], 靳引利;雷雨3.黄金周高速公路交通拥挤研究r——基于Logit改进算法 [J], 张祥福;郑兆鹏4.黄金周高速公路交通拥挤研究--基于logit改进算法 [J], 张祥福;郑兆鹏;5.基于模糊识别的公路交通事件预测算法 [J], 董敏娥因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
拥挤度指标
拥挤度指标
拥挤度指标是一个衡量区域人口密度与运输系统容量的测量工具。
它在规划运输时，可以帮助分析不同时段的交通密度情况，从而决定是否需要额外加强运输保障力度，以确保正常出行。
拥挤度指标由三部分组成：平均流量、平均布置、和人口密度。
平均流量是在一定时间内的总人数或者车辆流量；平均布置是一定时间内使用的交通工具的数量；人口密度是给定区域或者地区的总体人口数目。
然后将这三部分因素相乘（如P=a×b×c），得出的数字就是拥挤度指标。
由此可以看出，当交通工具使用者占有率高于该地区所能承受的上限时（即当P>1.0时），就可以判断该地区为“拥挤”情况。
当P<0.5时（如0.2~0.3之间)表明该地区处于“ 舒适” 状态。
考虑到不同季节、天气条件对运输力度的不同影响以及服务使用者之间存在显著差异因此特定位置特定时段最优P值也会频繁波动。
总之, 在利用这一方法来评估公共交通需要考虑多项因子, 并根据不同情况作出回应, 保障交通顺畅, 生态平衡.。