数学建模对智能交通的影响
数学建模在智慧交通管理中的作用如何发挥
数学建模在智慧交通管理中的作用如何发挥在当今快节奏的社会中，交通问题日益成为城市发展的瓶颈。
随着科技的不断进步，智慧交通管理成为解决交通拥堵、提高交通效率和安全性的重要手段。
而数学建模在智慧交通管理中发挥着举足轻重的作用，它就像是交通系统的“智慧大脑”，为优化交通流量、规划交通设施等提供了科学的决策依据。
数学建模是什么呢？简单来说，它是将现实世界中的复杂问题转化为数学语言和公式，通过建立数学模型来分析和解决问题。
在智慧交通管理中，数学建模可以帮助我们理解交通流量的变化规律、预测交通拥堵的发生、优化信号灯控制等。
首先，数学建模在交通流量预测方面表现出色。
通过收集历史交通数据，如车流量、车速、道路占有率等，建立相应的数学模型，可以较为准确地预测未来一段时间内的交通流量。
这对于交通管理部门提前制定应对措施，如调整信号灯时长、部署警力等具有重要意义。
比如，我们可以利用时间序列分析模型，考虑季节、天气、节假日等因素对交通流量的影响，从而提高预测的精度。
其次，数学建模在优化信号灯控制方面发挥着关键作用。
信号灯的合理设置直接影响着交通的流畅性。
传统的固定时长信号灯控制方式往往无法适应实时变化的交通流量，容易导致拥堵。
而通过建立数学模型，综合考虑路口的车流量、行人数量、道路宽度等因素，可以实现信号灯的智能控制。
例如，使用基于优化算法的模型，如遗传算法、粒子群优化算法等，来寻找最优的信号灯配时方案，以最大程度减少车辆等待时间，提高路口的通行能力。
再者，数学建模在交通设施规划中也不可或缺。
在规划新建道路、停车场等交通设施时，需要充分考虑周边的人口密度、土地利用情况、现有交通网络等因素。
通过建立数学模型，可以评估不同规划方案的效果，选择最优的方案。
比如，利用网络流模型来分析交通网络的承载能力，确定道路的最佳宽度和布局，以提高整个交通系统的运行效率。
此外，数学建模还可以用于交通拥堵的分析和治理。
通过建立拥堵传播模型，可以深入了解拥堵的形成机制和传播规律，从而有针对性地采取措施来缓解拥堵。
应用数学在智能交通系统中的重要性
应用数学在智能交通系统中的重要性在当今快节奏的社会中，交通系统的高效运行对于人们的日常生活和经济发展至关重要。
智能交通系统作为一种创新的解决方案，正逐渐改变着我们的出行方式和交通管理模式。
而在智能交通系统的背后，应用数学发挥着不可或缺的关键作用。
应用数学为智能交通系统提供了强大的理论支持和技术手段。
首先，数学模型的建立使得我们能够对交通流量进行准确的预测和分析。
通过收集大量的交通数据，如车辆速度、道路占有率等，应用数学中的统计学和概率论知识，可以构建出复杂的模型来描述交通流的变化规律。
这些模型不仅能够帮助我们了解当前的交通状况，还能预测未来一段时间内的交通流量，为交通管理部门提前制定合理的交通管控策略提供依据。
在智能交通系统的路径规划方面，应用数学也大显身手。
无论是为个人出行者提供最优的出行路线，还是为物流配送车辆规划高效的运输路径，都离不开数学算法的支持。
例如，基于图论和最优化理论的算法，可以在众多可能的路径中快速找到距离最短、时间最快或者成本最低的路线。
这样的路径规划不仅能够节省出行时间和成本，还能减少交通拥堵和能源消耗。
交通信号控制是智能交通系统中的重要环节，应用数学在其中的作用同样不可忽视。
通过建立数学模型来描述交通信号灯的周期、相位和绿信比等参数与交通流量之间的关系，我们可以实现交通信号的智能优化控制。
例如，利用排队论和控制理论，可以根据实时的交通流量自动调整信号灯的时间，使得道路交叉口的通行效率最大化，减少车辆的等待时间和排队长度。
智能交通系统中的车辆自动驾驶技术也离不开应用数学。
自动驾驶汽车需要实时感知周围环境，准确判断车辆的位置、速度和行驶方向，并做出安全、合理的驾驶决策。
这背后涉及到大量的数学计算和模型，如卡尔曼滤波、线性规划等。
应用数学帮助自动驾驶汽车精确地计算车辆的运动轨迹，预测潜在的危险，并及时做出调整，从而保障行车安全。
此外，应用数学在智能交通系统的数据分析和决策支持方面也发挥着重要作用。
数学与智能交通系统的关系
数学与智能交通系统的关系智能交通系统是指利用先进的信息技术和通信技术来优化交通管理和服务，提高交通运行效率，减少交通事故和交通拥堵的系统。
在智能交通系统的背后，数学起着重要的作用。
数学方法和技术的应用使得智能交通系统能够更加精确和高效地处理交通数据，优化交通流动性，提高交通效率。
本文将从数学模型、数据处理和优化算法三个方面来探讨数学与智能交通系统之间的关系。
一、数学模型在智能交通系统中的应用智能交通系统需要建立准确的数学模型来描述交通流动性和交通控制策略。
数学模型是将现实世界的问题转化为数学问题的工具，能够帮助我们深入理解交通系统的特性和行为。
例如，交通流模型可以通过建立微分方程和偏微分方程来描述交通流量、速度和密度之间的关系。
这些数学模型对于了解交通拥堵形成的原因、提出优化交通管理策略以及预测交通流量变化等方面都具有重要意义。
二、数据处理在智能交通系统中的应用智能交通系统需要处理大量的交通数据，包括交通流量、速度、密度、车辆位置等信息。
这些数据需要经过有效的处理和分析，以便进行交通状态监测、交通预测和交通调度等任务。
在数据处理过程中，数学方法是不可或缺的。
例如，通过数学统计方法可以对交通数据进行分布特征分析，发现交通瓶颈和拥堵点，为交通优化提供依据；通过时间序列分析方法可以预测未来的交通流量和交通拥堵情况，从而指导交通管理决策。
三、优化算法在智能交通系统中的应用智能交通系统需要设计和实施一系列优化算法来改善交通运行状况。
这些优化算法旨在通过合理规划交通网络和调度交通资源，以提高交通效率和减少交通拥堵。
数学优化方法是解决这些问题的重要工具。
例如，线性规划、整数规划和动态规划等数学优化方法可以用于交通信号配时优化，从而减少交通拥堵和交通事故。
此外，进化算法和基于智能算法的优化方法也可以应用于交通路径规划和交通调度问题，提高交通系统的鲁棒性和适应能力。
总结：数学在智能交通系统中发挥着重要的作用。
数学模型的建立和应用可以帮助我们理解交通系统的运行规律；数据处理的数学方法可以揭示交通数据的规律和特征；优化算法的设计和实施可以提高交通系统的效率和安全性。
数学模型在智能交通中的应用探讨
数学模型在智能交通中的应用探讨在当今快节奏的社会中，交通问题日益凸显，交通拥堵、交通事故、环境污染等成为了人们关注的焦点。
为了有效地解决这些问题，智能交通系统应运而生。
而数学模型在智能交通中发挥着至关重要的作用，它为交通规划、管理和控制提供了科学的依据和有效的手段。
数学模型是对现实世界中复杂问题的简化和抽象，通过数学语言和方法来描述和分析问题的本质和规律。
在智能交通领域，数学模型可以用于交通流量预测、交通信号控制、路径规划、车辆调度等多个方面。
交通流量预测是智能交通中的一个重要环节。
准确地预测交通流量对于交通管理部门提前制定合理的交通策略、优化交通资源配置具有重要意义。
数学模型可以通过对历史交通数据的分析，挖掘出交通流量的变化规律，并结合天气、节假日等因素，对未来的交通流量进行预测。
常见的交通流量预测模型包括时间序列模型、神经网络模型、卡尔曼滤波模型等。
例如，时间序列模型可以通过对过去一段时间内的交通流量数据进行拟合，建立数学表达式，从而预测未来的流量；神经网络模型则具有强大的非线性拟合能力，能够处理复杂的交通数据关系。
交通信号控制是提高道路通行效率、减少交通拥堵的关键手段。
数学模型可以根据实时的交通流量和道路状况，优化交通信号灯的配时方案。
例如，通过建立排队论模型，可以计算出不同信号灯周期下车辆的平均排队长度和等待时间，从而确定最优的信号灯周期；利用模糊控制模型，可以根据交通流量的模糊性和不确定性，灵活地调整信号灯的时长，以适应交通状况的变化。
路径规划是智能交通为出行者提供服务的重要功能之一。
数学模型可以帮助出行者找到最优的行驶路径，节省出行时间和成本。
常见的路径规划算法包括 Dijkstra 算法、A算法等。
这些算法基于图论的原理，通过计算不同路径的权值（如距离、时间、费用等），找到权值最小的路径作为最优路径。
此外，随着实时交通信息的获取变得更加便捷，动态路径规划模型也得到了广泛的应用，它能够根据实时的交通状况动态调整路径规划结果。
数学在智能交通中的应用
数学在智能交通中的应用智能交通系统是由各种技术与算法构建而成的复杂系统，其中数学在智能交通中的应用占据重要地位。
通过数学的建模与计算，可以对交通流量、交通控制以及交通路径进行优化，实现智能交通的高效运行及安全性。
本文将从数学在交通流量预测、交通信号优化及路径规划等方面进行探讨。
一、交通流量预测实时准确地预测交通流量是智能交通系统的基础。
通过数学建模，可以根据历史交通数据、天气等因素进行预测，从而提供准确的交通流量信息。
常用的数学方法包括回归分析、时间序列分析和神经网络等。
这些方法将交通流量看作是由多个影响因素构成的复杂系统，并通过数学模型对其进行学习和预测，从而帮助交通管理者做出相应的决策。
二、交通信号优化交通信号优化是智能交通系统中的重要任务之一。
通过数学模型，可以对交叉口的信号灯进行优化，以减少交通拥堵、提高交通效率。
常用的数学优化方法包括线性规划、整数规划和遗传算法等。
这些方法能够根据交通流量的实时情况进行信号灯的调整，以最大程度地减少等待时间，并平衡各个方向的通行时间，从而达到交通信号的优化与协调。
三、路径规划在智能交通系统中，路径规划是指根据交通网络和用户需求寻找最优的行车路径。
通过数学模型，可以综合考虑交通状况、路况及用户需求等因素，以最短时间或最短路程为目标进行路径规划。
常见的数学算法有Dijkstra算法、A*算法和Floyd-Warshall算法等。
这些算法基于图论和最短路径算法的数学原理，通过建立交通网络图和计算权重来确定最优路径，从而指导智能交通系统中的车辆导航。
四、车辆跟踪和行为识别数学在智能交通系统中还广泛应用于车辆跟踪和行为识别。
通过数学模型和计算方法，可以对车辆在道路上的运动进行跟踪，并通过机器学习和计算机视觉等方法进行车辆的行为识别。
这些方法基于数学统计和模式识别等原理，通过对车辆的运动轨迹和特征进行分析和处理，从而实现对车辆行为的判断和识别，进一步为智能交通的决策提供依据。
数学模型在智能交通系统中的应用
数学模型在智能交通系统中的应用在当今社会，交通问题日益严峻，交通拥堵、交通事故频发以及环境污染等问题给人们的生活和社会发展带来了诸多挑战。
智能交通系统作为解决这些问题的有效手段，正逐渐受到广泛关注。
而数学模型在智能交通系统的发展中发挥着至关重要的作用，为交通规划、管理和控制提供了科学的依据和有效的方法。
数学模型是什么呢？简单来说，它是一种用数学语言和方法来描述和解决实际问题的工具。
在智能交通系统中，数学模型可以帮助我们理解交通现象的本质，预测交通流量的变化，优化交通信号控制，以及规划交通网络等。
交通流量预测是智能交通系统中的一个重要环节。
通过建立数学模型，可以根据历史交通数据和当前的交通状况，预测未来一段时间内的交通流量。
例如，时间序列模型就是一种常用的交通流量预测模型。
它基于过去一段时间内的流量数据，通过分析数据的趋势、周期性和随机性等特征，来预测未来的流量。
此外，基于机器学习的模型，如神经网络模型，也在交通流量预测中得到了广泛应用。
这些模型能够自动从大量的数据中学习到复杂的模式和关系，从而提高预测的准确性。
数学模型在交通信号控制方面也发挥着关键作用。
传统的交通信号控制往往是基于固定的时间周期，这种方式无法根据实时的交通流量进行灵活调整，容易导致交通拥堵。
而通过建立数学模型，可以实现自适应的交通信号控制。
比如，基于优化理论的模型可以根据实时的交通流量和道路状况，计算出最优的信号配时方案，以最大限度地提高道路的通行能力，减少车辆的等待时间和拥堵。
在交通网络规划中，数学模型同样不可或缺。
通过建立数学模型，可以评估不同的交通网络规划方案的性能，包括交通流量分布、出行时间、道路饱和度等指标。
例如，图论模型可以用于描述交通网络的拓扑结构，而线性规划模型则可以用于优化交通网络的资源配置，如道路建设、公交线路规划等。
通过对这些模型的求解和分析，可以找到最优的交通网络规划方案，提高交通系统的整体效率和服务水平。
数学在城市交通与智能交通系统中的关键作用
数学在城市交通与智能交通系统中的关键作用现代城市交通问题日益突出，交通拥堵、停车难、交通事故等给人们的生活带来了许多不便与困扰。
而智能交通系统作为一种有效的解决方案，正在逐渐得到广泛应用。
在城市交通与智能交通系统中，数学扮演着重要的角色，不仅为交通规划与优化提供了理论基础，同时也为交通模型及算法的研发与应用提供了支持。
一、数学在城市交通规划中的应用城市的交通规划需要考虑到交通流量的合理分配与调度，以提高交通效率。
而这其中离不开数学的支持。
首先，数学在交通需求预测方面发挥着重要作用。
通过对历史交通数据的统计分析，利用数学模型建立交通需求预测模型，可以预测未来交通流量的变化趋势，为城市交通规划提供科学的依据。
其次，数学在路网设计与优化中起到关键作用。
通过建立数学模型，分析道路网络的结构和特征，可以优化路网的布局，减少拥堵和事故风险。
数学的优化算法也可以用于确定最佳的交通信号时序，使得道路交通流量得到最大化，交通拥堵得到缓解。
此外，数学在交通配送问题上也有着广泛的应用。
通过运用数学建模与最优化算法，可以确定最优的运输路径和配送计划，提高物流效率，降低运输成本。
二、数学在智能交通系统中的应用智能交通系统通过信息技术和通信技术的应用，实现了交通管理的智能化与自动化。
而这一切的实现都离不开数学的支持。
首先，数学在交通数据分析与处理中发挥着重要作用。
通过对交通数据的采集与分析，可以了解交通状况、预测拥堵等问题。
数学的统计学方法和数据挖掘技术可以帮助我们从大量的交通数据中提取有价值的信息，为交通管理决策提供参考。
其次，数学在交通模型与算法的研发中起到关键作用。
智能交通系统需要建立各种数学模型，如交通流模型、路况模型、交通信号控制模型等，以模拟和预测交通流动。
同时，为了优化交通流量与减少拥堵，需要采用各种数学算法，如最短路径算法、流优化算法等。
此外，数学在交通信号控制与优化中也发挥着重要作用。
通过数学建模和优化算法，可以实现智能交通信号控制，使得信号灯的配时更加科学合理，以达到交通拥堵缓解和交通效率提升的目的。
数学在智能交通与自动驾驶中的重要作用
数学在智能交通与自动驾驶中的重要作用智能交通与自动驾驶是当今科技发展的热点领域，它们的实现离不开数学的支持和应用。
数学在智能交通与自动驾驶中发挥着重要的作用，从道路网络规划到车辆感知与决策，数学技术的应用使得智能交通系统和自动驾驶技术能够更加高效和可靠地运行。
一、道路网络规划智能交通系统的设计需要考虑道路网络的规划与布局，确保最佳的交通流和道路通行能力。
数学中的图论和网络优化理论为道路网络规划提供了有效的工具。
通过数学模型，可以分析交通流的分布、交通拥堵的原因以及可能的解决方案。
利用图论算法，可以确定道路之间的最短路径，优化网路拓扑结构，提高道路通行效率，并减少交通拥堵。
二、车辆感知与决策自动驾驶技术依赖于车辆感知和决策能力。
车辆感知包括对周围环境的实时探测和识别，而决策则是根据感知结果采取相应的行动。
感知和决策的精准性和高效性对于保障行车安全至关重要。
在数学中，概率论和统计学为车辆感知提供了有效的工具。
通过概率模型，可以对车辆感知结果进行准确的分析和预测，辅助车辆做出正确的决策。
此外，数学中的优化理论也为车辆决策提供了参考，通过优化算法可以帮助车辆选择最佳路径和避免危险情况。
三、交通流优化智能交通系统与自动驾驶技术旨在提高交通效率和减少交通事故。
通过数学建模和优化算法，可以对交通流进行合理调度和优化，避免交通拥堵和事故发生。
数学中的流体力学和优化理论为交通流优化提供了重要的支持。
通过仿真模型，可以对交通流进行建模和分析，预测交通状况，并采取相应的措施来减少拥堵。
同时，优化算法可以对路口信号控制进行调度，实现交通流的最优化。
四、目标追踪与路径规划在自动驾驶技术中，目标追踪和路径规划是关键环节。
目标追踪涉及到对其他车辆、行人和障碍物的识别和追踪，保障行车安全。
而路径规划需要根据感知结果和地图信息，选择最佳的行驶路径。
数学中的机器学习和控制论为目标追踪和路径规划提供了有效的解决方案。
通过机器学习算法，可以训练车辆的感知系统，提高目标识别和追踪的准确性。
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数学建模对智能交通的影响
城市交通的发展与面临的问题。
据国家统计，我国大部分客运依靠高速公路，货运的主要模式仍然是汽车运输，汽车的交通是我国经济发展的生命线。
但随着汽车运输量的增长，交通拥挤、能源消耗高、交通事故等问题也随之增加。
尽管引入了新的道路交通设施等方法，但远远不能满足新增车辆的交通需求。
如何利用现有的道路数量来缓解交通压力是交通面临的主要问题。
汽车社会造成的交通拥堵不仅将造成巨大的经济损失，而且汽车排放造成的环境污染也将对人们的生活产生巨大的影响。
据统计，中国车辆排放的氮氧化合物排放量占总排放量的30％，中国各大城市出现的空气污染部分原因也在此。
交通事故造成的人员伤亡和经济损失也是很大的问题，据统计，中国每年因交通事故死亡人数约20万人。
由于交通问题日益严重，各地的交通部门从许多方面对城市交通系统进行了改善。
传统的方法收效甚微，随着计算机技术的飞速发展，越来越多的城市开始发展出智能交通系统。
借助计算机通信以及电子信息技术，城市的智能交通正在给解决交通问题提供更多帮助。
计算机通信与电子信息技术在智能交通系统中的应用。
智能交通经过多年的普及和发展，目前已经建成了比较完善的智能化道路交通指挥系统，包括交通检测、交通信号控制、电视监控、交通违法检
测系统等。
智能交通中计算机技术的应用包括了物联网技术、传感器技术、通信技术、GIS技术等。
物联网技术是将每一辆车、监控中心、路边传感器等集成在一起，形成一个通信的巨大网络。
物联网技术的主要作用是采集车辆实时信息，实现车与车、车与人的通信传输，还可以感知行驶环境，实现车辆之间的通信漫游，给交通管理部门提供车辆的加工处理信息。
传感器技术在智能交通中已经得到了广泛的应用，传感器具有体积小、能耗低等特点，在数据采集和信息传输上有很大的作用。
通过wifi网络、移动网络等可以将传感器采集的信息保存到服务器，进而对信息进行存储、汇聚、转发等操作，从而用于智能交通上。
传感器还可以利用摄像头、电子芯片等对车辆周围信息进行采集，并以文件、图片等格式传给服务器，实现智能交通的管理。
智能交通中还有许多通信技术，不仅包括传统的光纤通信，还有蓝牙、RFID 等技术。
这些技术可以有效实现点对点通信，完成短距离内车辆与车辆、车辆与人之间数据的发送和接收。
这些技术都利用了频率多址方式，可以有效提高频段的利用率。
最新的TD-LTE技术还能实现多个方向上的信号发送与接收，利用并行通道为用户提供信息，对于用户接受各类型资源有重要的作用和意义。
RFID由于其非接触式特性在智能交通中也得到广泛应用，比如在高速收费站实现了即时缴费功能，在物流仓储运输中可以管理货物的流通、车辆的流通、实现车
辆的定位通信等。
智能交通中的GIS技术应用也有许多。
包括了遥感、卫星导航和数字网格等。
利用地理信息系统(GIS)，智能交通可以实现网格化操作，实现车辆精准定位，保证系统正常运行。
智能交通的许多方面也运用了电信技术，比如铁路交通、地铁监控、高速公路收费等。
在铁路交通上，火车上使用无线上网不再只是梦想，利用广域网VPN技术，加上WIFI的安全认证功能等，火车已经能给乘客提供高速安全的移动宽带服务。
铁路WIFI将支持上电自动拨号、保持链路在线、自动开关等功能。
未来的铁路交通将是服务更加人性化的智能化交通系统。
在地铁的视频监控上，用网格化、智能化的视频监控技术，可以实现视频监控在地铁上的全方位覆盖与应用。
智能的视频分析系统将自动分析监控视频中的信息，摆脱了传统的由人员值守的弊端。
对视频信息进行数据挖掘和数学建模，可以有效的实现便捷的事中管理和事后分析，第一时间联动报警，提高地铁安全等级。
在高速公路收费方面，电子信息技术可以用于不停车收费，一方面，允许了车辆高速通过收费站，减少了时间成本，另一方面，让公路收费变得电子化，减少了车辆管理成本，也可以大幅降低收费处的噪声水平和废气排放。
不论是计算机通信技术，还是电子信息技术，对于建立智能化交通系统来说，第一步也是最关键的一步就是数学建模。
比如物联网技术中对道路交通进行数学建模、传感器技术对传感信息进行挖掘
并建模、地铁监控中对监控视频信息建模等，模拟出最合适的信息处理模型对提升效率有至关重要的作用。
原因分析。
随着技术的发展和革新产生了智能交通系统其利用先进的信息技术，数据通信技术、自动控制技术和计算机技术，从而建立起全面综合的道路运输系统。
就智能交通系统本身而言其具有以下特点：交通信息来源广泛，形式多样，信息量大。
传统的统计分析方法很难处理非数字或非结构化的数据。
传统的基于数据库的方法很难对于不断增长的海量信息进行有效处理。
信息具有较强的时空相关性，交通信息只有在某个时间某个特定场合才能起作用，因此对于及时性处理要求比较高。
信息与主题十分相关，不论是关于交通流量还是交通信号灯的控制等。
信息具有生命特性，就像生命一样，交通信息也具有从诞生到发展到毁灭的过程。
可以看出，智能交通系统存在动态性，不确定性，时空相关性，主题相关性等特征。
如何建立一个能满足要求的、完备的智能交通系统首先需要的就是利用数学方式对数据进行模拟。
传统的数学公式和传统的建模方法已经不能满足现实世界的信息分析需求。
因此人们迫切需要采用新一代数学建模方法。
随着数据融合和分析工具的不断进步，数学建模的方法也在不断的改进。
综合运用人工智能，数据挖掘等技术对数据进行分析，并对分析的结果进行建模，模拟系统的各种状态，才能充分挖掘系统的潜力，为动态管理交通提供科
学准确的依据，加深智能交通对交通管理作用的深度。
数学建模在智能交通系统中的应用。
涉及的数学思想。
智能交通系统中的数学模型的运用其思想大致分为三个步骤进行：首先是必须将整个智能交通系统作为满足一个物理系统的模型。
其次是通过在这个系统中输入一定的概率分析运用数学知识中的统计学或者微积分以及模糊数学等方法从而寻求系统最优解提供给用户。
第三是假定条件即在寻找最优解的过程中交通参与者需要遵循求解者的假设条件无条件的执行。
然而，需要强调的是由于现实中交通参与者并不会完全去遵循所以就会导致整个系统的运行在客观上其可用性较低。
动态交通分配--DTA问题。
DTA问题简单来讲就是通过对道路上的交通流进行预测通过预测交通流分配结果来对其进行分解让交通道路上的交通流实现均衡，从而解决交通拥堵。
对DTA问题，从20世纪70年代开始人们就对此问题进行了多方面的研究而且提出了数学上很多类型的模型，这些模型大体分为数学规划模型、最优控制模型和变分不等式三种。
虽然人们对上述的模型进行了不断的完善并对相关算法进行了很多改进但是其核心是对于交通流中的不确定性这个问题的回避处理方法上仍没有突破传统的方法。
而这个问题不能有效解决对于DTA问题就不能实现。
交通流的管理诱导与控制。
要利用数学建模的思维解决交通流的管制等问题，要针对交通信息和交通系统的不确定性，需要利用
数学的思维解决这些问题，突破传统的数学模型和思路。
对此我们可以采用数据仓库联机分析、数据挖掘以及专家系统的有关理论与技术构建出新一代的智能决策支持系统模型。
具体而言，对于具体模型而言可以采取数据挖掘方法、统计模式识别以及多源复杂信息、知识挖掘等技术来构建适合交通信息发现和挖掘的模型；而对于交通信息技术的分析方面，可以通过引入先进的计算方法如神经计算、进化计算等方法突破传统计算方法，让数学建模真正为解决交通问题提供可行方案。
本文首先介绍了城市交通面临的压力，为了解决交通问题，各大城市都陆续建立了智能交通系统。
之后对智能交通系统中主要运用到的计算机通信技术以及电子信息技术进行了简要分析，通过分析我们了解到在建立智能交通系统的过程中，数学建模是第一步也是至关重要的一步。
最后我们对数学建模在智能交通系统的重要性以及影响作了详细介绍。
交通信息不同于其他信息，它具有不确定性、时空性、生命特性等，也是因此，在处理交通领域某些问题时，需要具体问题具体分析。
传统的数学分析方法已经不能满足建模的需要，因此，基于数据挖掘和人工智能的建模方式在逐渐得到应用，这给交通系统带来了十分重要的影响和广阔的前景，随着技术的不断发展，数学建模在智能交通系统上的应用也将得到飞速的进步。
[1]赵晶.计算机技术在智能交通中的应用和探究[J].电子世界,2017(21).
[2]曹卫东,房芗浓.数据挖掘在智能交通系统中的应用分析[J].计算机工程,2005,31(b07).
作者:李子璇单位:德州市第一中学。