交通状态数学建模
城市交通拥堵的数学建模和分析
城市交通拥堵的数学建模和分析城市交通拥堵是现代城市面临的一大难题。
它直接影响城市居民的出行效率和生活质量，同时也对城市经济、环境等多个方面产生影响。
因此，如何建立科学有效的数学模型来分析城市交通拥堵，是交通学者一直在探索的课题。
一、城市交通拥堵的成因城市交通拥堵的成因是多方面的。
首先，人口流动和车辆数量增长造成了路网容量瓶颈；其次，交通规划不合理和投资不足导致交通建设滞后；再次，驾驶行为不良和交通管理不到位也是导致交通拥堵的因素。
二、城市交通拥堵的数学建模为了分析交通拥堵，需要从整体上考虑交通状况、交通流量和交通系统的组织结构。
目前，常用的交通拥堵数学建模方法包括微观模型、宏观模型和混合模型等。
微观模型是基于车辆个体行为的研究。
通过对车辆行驶过程的抽象和数学描述，可以模拟单车在道路上的行驶过程，并分析交通流动性能。
常用的微观模型包括细胞自动机模型和微观交通流模型等。
宏观模型是关注整体交通状态的研究，通过对整个道路系统进行描述和分析。
它主要分析道路交通流量与道路通行能力之间的关系，从而衡量交通效率。
常用的宏观模型包括交通控制模型和交通网络瓶颈模型等。
混合模型结合微观模型和宏观模型的优点，同时考虑交通流量和交通状况指标，既能较好地描述单车行驶过程，又能反映整体交通状况。
常用的混合模型包括纳什流模型和Lighthill-Whitham-Richards (LWR) 模型等。
三、城市交通拥堵的分析方法在分析交通拥堵时，需要从交通流量、堵车现象和交通状况等多方面进行分析。
动态交通流分析是研究交通流变化规律的重要方法。
对于交通流的量化研究，常用的指标包括交通流量、饱和度、运输量等；对于交通流的分析，常用的方法包括时间-空间分析法、流量密度分析法和网格分析法等。
堵车现象的分析主要从交通流峰值、拥堵长度和速度变化率等多方面进行考虑，旨在更好地把握堵车的实质。
此外，还需要考虑交通状况的变化趋势，分析道路交通瓶颈、交通系统的组织结构和交通管理等多方面因素。
城市交通拥堵的数学建模与优化
城市交通拥堵的数学建模与优化城市化进程的快速发展导致了城市规模的不断扩大，给城市交通带来了巨大的压力。
随着私家车日益增多，城市交通拥堵问题日益严重，不仅给市民出行造成了巨大的不便，也对城市的经济、环境等各个方面造成很大的影响。
因此，如何解决城市交通拥堵问题成为了城市规划和交通管理领域一项亟待解决的难题。
本文将对城市交通拥堵的数学建模和优化进行探讨。
一、城市交通拥堵问题的数学建模城市交通拥堵问题的数学建模是指将现实中复杂的交通系统的各个方面转化为数学模型，以便对其进行分析、预测和优化。
交通拥堵问题的数学建模主要涉及到以下三个方面：1.交通流理论交通流理论是研究交通拥堵问题的基础理论。
它主要涉及到交通流的流量、密度、速度和延误等参数的测算，以及这些参数之间的关系。
常用的交通流模型有研究交通瓶颈问题的半微观模型、研究交通流瓶颈及其影响的微观模型等。
2.交通网络模型交通网络模型是将道路、交通信号灯、地铁等构成城市交通网络的各个部分用数学模型予以描述。
这样，就可以研究到各种交通模式之间相互关联和作用的问题。
常见的交通网络模型有节点模型、网格模型和链费模型等。
3.交通管理模型交通管理模型是为了优化交通流动、缓解交通拥堵而研究的一种模型。
通过对交通流量、交通信号灯控制等方面的优化，达到最优流体、疏通交通的目的。
例如，科学合理地设置交通信号灯，合理分配道路宽度等有助于减少交通拥堵。
二、城市交通拥堵问题的优化对于城市交通拥堵问题的优化，主要有以下几个方面：1.优化交通流控制交通流控制的优化主要是通过采用科学的技术手段，例如交通信号灯控制、流量分配、交通信息发布等，来减少拥堵情况的发生。
通过预测交通拥堵，对交通流量进行有效地调配，能够达到减少交通阻塞的效果。
2.鼓励公共交通鼓励公共交通是一项推行的重要措施。
通过鼓励市民使用公共交通工具，如地铁、公交车等，以减少私家车使用量从而减轻城市交通拥堵的压力。
政府可通过给予公共交通工具提供优先通行权等优惠措施来鼓励市民使用公共交通工具。
数学建模在交通运输中的应用分析
数学建模在交通运输中的应用分析随着全球经济的发展，交通运输作为人们日常活动的一部分，其重要性越来越凸显。
而数学建模作为一种在交通运输中应用非常广泛的科学方法，正成为交通领域中数据分析、决策制定和优化问题解决的主要手段。
交通运输领域中广泛应用的数学建模方法包括有关路面交通流的流体力学模型、有关交通网络的图论模型、有关交通流量的统计模型、电气控制模型以及机器学习模型等。
首先，流体力学模型在交通运输领域的应用十分广泛。
流体力学是研究流体的运动和力学行为的学科，而车辆行驶则是一种流体的运动。
因此，可以将道路上的运动车辆看作是一种复杂的流体运动。
通过建立流体力学模型，可以预测道路上车辆密度、车速等相关指标。
例如，在堵车情况下，采用流体力学模型可以计算出道路的瓶颈位置、平均速度以及通过率等指标。
通过这些指标，可以优化道路设计，改善交通拥堵状况。
其次，图论模型在交通网络规划和优化方面的应用也十分广泛。
图论模型是指把交通路网转化成一张图，并用边和节点表示道路和交汇点，用边连接交叉节点，形成一个图。
这样可以通过图论模型来进行交通信号灯的设计和规划、公共交通路线的规划等问题。
例如，在城市规划中，采用图论模型可以计算出交通节点的合理位置和路线，提高城市的交通流动性。
其次，关于交通流量的统计模型在交通领域的应用也十分广泛。
交通流量的统计模型通常采用几何分布、泊松分布等概率论知识进行建模。
例如，在预测某个路段的最高承载量时，可以通过建立交通流量统计模型来预测出该路段的峰值承载量或通过能力。
此外，电气控制模型也是在交通运输领域中的一个重要应用方向。
电气控制模型可以建立交通信号灯控制的数学模型，用数学手段来分析并优化交通信号灯的控制方式。
例如，在每个路口采用电子交通信号灯，可以通过电气控制模型实现交通信号的自适应调整，从而使交通效率大大提高。
机器学习模型在交通运输中的应用也越来越广泛。
机器学习是一种通过“学习”数据，以让计算机能够自动地获取并改进智能行为的人工智能技术。
数学建模在交通拥堵中的应用
数学建模在交通拥堵中的应用近年来，随着城市化进程的加速和汽车保有量的快速增长，交通拥堵已成为城市居民面临的一大挑战。
针对这一问题，数学建模作为一种有效的解决途径不断被应用和研究。
本文将介绍数学建模在交通拥堵中的应用，并分析其作用和意义。
一、交通流模型交通流模型是研究交通拥堵问题的核心工具之一。
通过数学建模，可以对交通流的形成、发展和演化进行系统的描述和预测，从而为交通管理和规划提供重要的参考依据。
1.1 宏观模型宏观模型主要关注整体交通流的运动规律。
常见的宏观模型包括瓶颈模型、微观模型等。
瓶颈模型通过考虑瓶颈区域的阻塞效应，描述了繁忙路段的交通流特征和拥堵情况。
而微观模型则通过模拟车辆的运动轨迹，重点研究车辆之间的相互作用和影响。
1.2 微观模型微观模型更关注具体车辆的行为和决策过程。
基于微观模型可以进行交通仿真实验，通过对不同交通组织方案的模拟，评估其在减少拥堵方面的效果。
此外，微观模型还能为交通规划和出行预测提供数据支持。
二、拥挤度分析拥挤度分析是利用数学建模来判断交通流拥堵状况的一种方法。
通过对数据的收集和分析，可以找出容易发生拥堵的路段和时间段，并提供相应的交通管理建议。
2.1 数据收集拥堵分析的前提是收集大量的交通数据，包括车辆速度、流量、密度等信息。
常用的数据采集手段有视频监控、微信小程序、感应器等。
这些数据能够提供交通拥堵问题的基本现状和变化趋势。
2.2 拥挤度指标基于收集到的数据，可以构建拥挤度指标来量化交通拥堵的程度。
常用的指标包括道路服务水平、空间容量利用率等。
这些指标能够帮助交通管理部门了解交通拥堵的程度及其发生的原因。
三、交通优化方案数学建模在交通拥堵中的应用不仅限于拥堵分析，还包括了交通优化方案的制定。
通过数学建模，可以为交通管理部门提供有针对性的解决方案，从而减少交通拥堵问题。
3.1 路网规划通过数学建模，可以对城市路网进行优化设计。
比如，可以通过模拟交通流的传播，评估不同规划方案下的拥堵状况，并为决策者提供科学的依据。
2023年数学建模比赛d题
数学建模比赛D题通常是一个比较复杂的问题，需要学生运用数学知识和建模技巧来解决。
以下是一个可能的D题示例：
题目：城市交通拥堵问题
背景：随着城市人口的增长和经济的发展，城市交通拥堵问题日益严重。
为了缓解交通拥堵，提高城市交通效率，需要对城市交通系统进行优化。
问题：
1.建立城市交通系统的数学模型，包括车辆流量、道路长度、交通信号灯等参数。
2.根据历史数据，预测未来一段时间内的交通流量和拥堵情况。
3.设计一种优化算法，通过调整交通信号灯的配时方案，以最小化交通拥堵时间和车
辆平均等待时间。
4.对优化算法进行仿真实验，验证其可行性和有效性。
要求：
1.使用数学模型对城市交通系统进行描述，包括车辆流量、道路长度、交通信号灯等
参数。
2.利用历史数据，建立预测模型，预测未来一段时间内的交通流量和拥堵情况。
3.设计一种优化算法，通过调整交通信号灯的配时方案，以最小化交通拥堵时间和车
辆平均等待时间。
4.对优化算法进行仿真实验，验证其可行性和有效性。
5.给出具体的实施方案和建议。
这个问题需要学生运用数学知识、建模技巧和计算机编程能力来解决。
他们需要建立数学模型、预测模型和优化算法，并进行仿真实验来验证其可行性和有效性。
同时，他们还需要给出具体的实施方案和建议，以帮助解决城市交通拥堵问题。
数学建模在城市交通拥堵中的应用
数学建模在城市交通拥堵中的应用城市交通拥堵是现代城市发展中面临的重要问题之一。
为了解决交通拥堵问题，提高城市交通效率，数学建模技术被广泛应用于交通管理领域。
本文将重点探讨数学建模在城市交通拥堵中的应用，并介绍一些常见的数学模型。
一、交通流模型在城市交通拥堵中，了解车辆的流动规律十分关键。
通过建立交通流模型，可以研究车辆的密度、速度和流量等关键参数，进而预测交通拥堵的情况。
常用的交通流模型包括LWR模型、CTM模型和GKT 模型等。
LWR模型（Lighthill-Whitham-Richards模型）是一种宏观交通流模型，通过考虑车辆在道路上的密度变化来描述交通流动。
该模型基于流量守恒原理，可以预测拥堵情况并优化交通信号控制。
CTM模型（Cell Transmission Model）使用离散时间和空间的方式来描述交通流动。
该模型将道路划分为多个小区间，每个小区间代表一个车辆，通过计算车辆在不同小区间之间的流动来模拟交通流。
GKT模型（Gazis-Kelly-Traffic模型）是一种微观交通流模型，考虑了车辆之间的相互作用和行为。
该模型结合了加速度、距离和速度等因素，可以更精确地模拟城市交通流动。
二、交通网络优化除了交通流模型，数学建模还可以用于交通网络优化。
通过建立交通网络模型，可以分析不同路段的流量、瓶颈以及交通信号等因素，从而提出优化方案来改善交通拥堵状况。
最短路径算法是交通网络优化中常用的方法之一。
该算法通过计算不同路径的长度来找到最短路径，可以帮助驾驶员选择最佳路线，减少交通拥堵。
另外，数学建模还可以应用于交通信号优化。
通过分析车辆的流动规律，建立交通信号模型，可以根据实际情况调整信号灯的配时方案，使得交通流动更加顺畅，减少拥堵。
三、智能交通系统随着智能交通技术的发展，数学建模在智能交通系统中的应用越来越广泛。
通过收集和分析交通数据，建立相应的数学模型，可以实现实时交通监测和管理，提高交通系统的效率。
数学建模在交通拥堵缓解中的应用有哪些
数学建模在交通拥堵缓解中的应用有哪些交通拥堵是现代城市发展中面临的一个严峻问题，它不仅影响着人们的出行效率和生活质量，还对经济发展和环境造成了一定的负面影响。
为了有效地缓解交通拥堵，数学建模作为一种强大的工具，发挥着越来越重要的作用。
数学建模可以帮助我们分析交通流量的变化规律。
通过收集和分析道路上车辆的行驶速度、流量、密度等数据，建立相应的数学模型，从而预测不同时间段和不同路段的交通流量。
例如，利用线性回归模型，可以分析交通流量与时间、天气等因素之间的关系；运用排队论模型，可以研究路口信号灯设置对车辆排队长度和等待时间的影响。
在交通规划方面，数学建模也具有重要意义。
在规划新的道路或扩建现有道路时，可以通过建立数学模型来评估不同方案的效果。
比如，建立网络流模型，模拟不同道路布局下的交通流量分布，从而找到最优的道路规划方案，以提高整个交通网络的通行能力。
智能交通系统的发展也离不开数学建模。
实时交通信息的采集和处理是智能交通系统的关键环节之一。
通过传感器和摄像头收集到的车辆位置、速度等数据，运用数学模型进行分析和处理，可以实现交通信号的智能控制。
比如，基于模糊逻辑的控制模型可以根据实时交通流量自动调整信号灯的时长，减少车辆的等待时间，提高路口的通行效率。
数学建模还能用于优化公共交通系统。
通过建立公交车辆的运行模型，可以合理规划公交线路和站点的设置，提高公交的覆盖率和服务质量，吸引更多的人选择公交出行，从而减少私人车辆的使用，缓解交通拥堵。
例如，运用整数规划模型，可以确定最优的公交线路和发车频率，以满足乘客的出行需求，同时降低运营成本。
在交通需求管理方面，数学建模同样发挥着作用。
通过建立出行行为模型，可以分析人们的出行选择和习惯，从而制定相应的政策来引导和调整交通需求。
比如，通过征收拥堵费、实行限行措施等方式，改变人们的出行方式和出行时间，达到缓解交通拥堵的目的。
此外，数学建模还可以用于评估交通项目的效益。
交通路口红绿灯__数学建模
交通路口红绿灯__数学建模交通路口红绿灯交通路口红绿灯十字路口绿灯亮30秒，最多可以通过多少辆汽车, 十字路口绿灯亮30秒，最多可以通过多少辆汽车, 一问题重述一问题重述因为十字路口的交通现象较复杂，通过路口的车辆的多少依赖于路面上汽车的型号，数量和它们的行驶速度和方向以及同时穿过路口的非机动车辆的行人的状态等因素有关，因此，我们在求解“十字路口绿灯亮30秒，最多可以通过多少辆汽车”时应综合考虑各方面因素二模型假设二模型假设(1)十字路的车辆穿行秩序良好不会发生阻塞;(2)所有车辆都是直行穿过路口，不拐弯行驶，并且仅考虑马路一侧的车辆。
(3)所有车辆长度相同，并且都是从静止状态开始匀加速启动; (4)红灯下等侍的每辆相邻车之间的距离相等;(5)前一辆车启动后同后一辆车启动的延迟时间相等。
另外在红灯下等侍的车队足够长，以至排在队尾的司机看见绿灯又转为红灯时仍不能通过路口。
参数，变量: 车长L，车距D，加速度a，启动延迟T，在时刻 t 第 n 辆车的位置 S(t) n用数轴表示车辆行驶道路,数轴的正向为汽车行驶方向, 数轴原点为红绿灯的位置。
于是, 当S(30)>0时, 表明在第30秒第n辆车已通n过红绿灯，否则，结论相反。
三模型建立三模型建立1.停车位模型: S(0)=–(n-1)(L+D) n2. 启动时间模型: t =(n-1)T n23. 行驶模型: S(t)=S(0)+1/2 a (t-t) , t>t nnnn参数估计 L=5m，D=2m，T=1s，a=2m/s四模型求解四模型求解2解: S(30)=-7(n-1)+(30-(n-1))>0 得 n,19 且 t=18<30=t 成n19立。
答案: 最多19辆车通过路口. 改进:考虑到城市车辆的限速，在匀加速运动启动后，达到最高限速后，停止加速, 按最高限速运动穿过路口。
最高限速:校园内v*=15公里/小时=4米/秒，长安街上v*=40公里/小时=11米/秒，环城路上 v*=60公里/小时=17米/秒* *取最高限速 v*=11m/s，达到最高限速时间t=v/a+t=5.5+n-1 nn 限速行驶模型:2**** S(t)=S(0)+1/2 a(t–t)+v(t-t), t>t nnn n nn2*=S(0)+1/2 a (t-t) , t>t>t nnnn= S(0) t>t nn2*解:S(30)=-7(n-1)+(5.5)+11(30-5.5-(n-1))>0 得 n,17 且 tn17=5.5+16=21.5<30=t 成立。
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成都机动车尾号限行的影响分析摘要随着国民经济的高速发展和城市化进程的加快，我国机动车保有量及道路交通流量急剧增加，日益增长的交通需求与城市道路基础建设之间的矛盾已成为目前城市交通的主要矛盾，交通拥堵已经成为中国各大城市首要求解的顽疾。
继北京、广州等特大城市之后，西部省会城市成都于今年4月26日开始实施车牌号码尾号限行。
为保障成都二环路改造工程的顺利施工，成都二环路全线及7条城区放射性主干道，对本地及外地社会车辆实施工作日分时段按车牌尾号进行限行，以缓解交通拥堵。
本篇论文通过研究道路交通拥挤的状况，来反映交通环境。
即针对道路拥挤的问题进行数学建模分析，讨论“尾号限行”是否对交通状况起到积极的影响。
道路拥堵状况评价的指标有多种，为保证评价尽可能的客观、全面和科学，我们分析采用路段平均行程速度、单位里程平均延误和路段饱和度三个评价指标来综合放映道路拥堵情况。
选取的片区为成都市塔子公园片区，包括蜀都大道东段和二环路东四段这两条限行道路，由于数据的不完整性以及对应事件的不确定性，如：交通指示灯作用，驾驶车辆的速度不均等情况所造成的数据和对应结果的不完全对应，综合考虑我们采取模糊数学模型来对问题一进行分析和求解，列出非常顺畅、顺畅、缓慢、拥堵和严重拥r x，通过已确定的模糊评价矩阵R 堵五个评判标准来综合评价。
确定出其隶属度函数()得出拥挤度系数B，最终得出其实施后的各项指标。
对于问题二，要综合考虑整体城市的交通网络情况，此时的交通状态是一种不断变化的动态过程，具有很强的随机性和偶然性。
而交通拥堵的潜伏、发展和产生与具有连贯性和相关性的特点,交通阻塞的发生与它的过去和现状紧密相关,因此,有可能通过对交通状态的现状和历史进行综合分析。
据此，我们采取贝叶斯网络来建立数学模型，贝叶斯网络是一种对概率关系的有向图解描述，可以从不完全、不确定或不精确的知识或信息中做出推理。
我们确定变量集元素有车流量、占有率、车流速度、车流密度等四个，由于数据的限制我们的变量域将设置为一百天，从而得出贝叶斯网络结构。
对于问题三，问题提出了道路负载能力分析，由有关的技术资料可知，通行能力反映了道路所能承受的交通负荷能力。
通行能力是指在一定的道路、交通、控制和环境条件下，对应于一定的行驶质量即服务水平，在某一道路断面上单位时间所能通过的最大车辆数。
道路通行能力受到道路、交通等多种条件影响，而交通系统中驾驶员的驾驶行为以及整个交通流又都具有显著的随机特征。
所以本文通过建立仿真数学模型，构造出基本路段的道路、交通特性等因素，模拟其中车流的运行状态及其随时空变化的过程。
通过对仿真运行过程的观察、仿真结果的统计以及与采集的有关数据的对比分析，研究基本路段的通行能力。
关键字：交通拥堵尾号限行模糊模型评价贝叶斯网络预测仿真模型一、问题重述城市交通问题是关系人民群众日常生活的重要问题。
由于汽车工业的迅猛发展，城市交通的形势越来越严重。
如何缓解交通，保持交通的基本顺畅，是交通管理部门需要着重研究的课题之一。
为保障成都二环路改造工程的顺利施工，成都二环路全线及7条城区放射性主干道，对本地及外地社会车辆实施工作日分时段按车牌尾号进行限行，以缓解交通拥堵。
这是成都在实施“禁左”(中心城区设置机动车辆“禁止左转”路口和标志)等缓解交通拥堵措施之后的又一举措。
具体措施如下：今年4月26日至明年7月30日期间，成都市将在二环路全线及7条放射性主干道，对所有川A和外地籍号牌汽车实施工作日按车牌尾号限行措施，每天限行2个尾号，每车每周限行1天，即：周一限尾号1、6；周二限尾号2、7；周三限尾号3、8；周四限尾号4、9；周五限尾号5、0。
尾号是字母的私家车，按最后一位数字限行。
（一）工作日（星期一至星期五）的7:30至22:00，对二环路全线实施白天时段“尾号限行”措施。
（二）工作日（星期一至星期五）的7:30至9:30、17：00至19:30，对7条放射性干道实施早晚交通高峰“尾号限行”措施。
但公交车、出租车、交通车、校车、长途客车、旅游客车及特种车辆不受限制。
此外，市交管部门还将根据交通状况及施工对交通的影响程度适时推出其它交通管控措施。
对于此次限行，成都居民最关心的是它对当前和未来工作和生活的影响，请你利用数学模型回答以下问题：1、利用数学模型研究实施该措施后，某一工作日全天24小时内，成都市内某一片区（例如火车北站片区、交大片区等）的公路交通情况；2、分析此次限行对成都未来一年市内交通的变化影响情况，据此探讨该项政策的有效性；3、根据工程建设规划，二环路将改造成快速路。
请根据目前公布的改造后方案预测未来二环路的交通负荷能力及对市内交通的变化影响。
二、问题分析2.1 问题一的分析以塔子公园片区为分析对象，我们通过研究道路交通拥挤的状况，来反映交通环境。
道路拥堵状况评价的指标有多种，为保证评价尽可能的客观、全面和科学，评价指标的选择必须遵循一定的规则：整体完整性，客观性，可操作性，可比性等原则。
基于此，我们选取路段平均行程速度、单位里程平均延误和路段饱和度三个指标，同时我们以非常畅通、畅通、缓慢、拥堵和严重拥堵等五个级别来划分拥堵程度。
明确表示出道路拥挤情况。
2.2 问题二的分析综合的交通状态是一种不断变化的动态过程，具有很强的随机性和偶然性。
而交通拥堵的潜伏、发展和产生与具有连贯性和相关性的特点,交通阻塞的发生与它的过去和现状紧密相关,因此,有可能通过对交通状态的现状和历史进行综合分析。
据此，我们采取贝叶斯网络来建立数学模型。
2.3 问题三的分析通行能力反映了道路所能承受的交通负荷能力。
所以我们可以研究其通行能力来进一步研究其负载能力，通行能力是指在一定的道路、交通、控制和环境条件下，对应于一定的行驶质量即服务水平，在某一道路断面上单位时间所能通过的最大车辆数。
构造出一个仿真模型来说明路基本路段的通行能力。
三、符号说明四、模型的假设假设一：排除交通事故发生、自然灾害、恶劣天气、阻塞发生时车辆状态等的影响；假设二：仅考虑成都私家车机动车辆，忽略其他影响不大的交通工具的影响；假设三：仅考虑单双号限行和新建二环快速路对交通情况的影响；假设四：未来一年内成都市内汽车保有量基本不变；五、模型的建立与求解5.1 问题一模型的建立与求解5.1.1 问题分析根据题设的要求，我们选取成都市塔子公园片区作为研究对象，其片区包括蜀都大道东段和二环路东四段这两条限行道路，如下图所示：以限行的政策规定：每工作日7:30至22:00，是对二环路进行限行；每工作日的7:30至9:30、17:00至19:30，是对放射性主干道实施限行。
由于二环路与蜀都大道是此片区的主要道路，因此仅对于这两条干道分析来表现出该片区的交通情况。
5.1.2 问题评价标准按照道路拥堵程度的不同划分为五个级别，分别为非常畅通、畅通、缓慢、拥堵和严重拥堵。
通过浮动车数据的回归拟合分析，并参考相关的标准，分别确定三个评价指标不同评价等级的阈值。
由于主干道是城市内部的主要道路，因此提出三个评价指标作为主干道的评判标准。
（1）路段不同时段平均行程速度评判标准为了确定路段不同时段平均行程速度的评判标准，根据车速调查相关理论和交通流参数之间的关系可得出主干道平均行程速度的评判标准（见表1）。
表1 平均行程速度评判标准单位：km/h （2）路段单位里程平均延误评判标准由于单位里程平均延误取决于路段平均行程速度和自由流速度，为使评价结果具有一致性，利用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。
主干道的回归拟合方程如下：309.75+12.275x -0.1213x=y 2依据平均行程速度评判标准的划分，确定不同的单位里程平均行程延误所对应的拥堵级别，具体结果如表2所示。
表2 单位里程平均延误评判标准单位： s/（km ·辆）服务等级 非常顺畅 顺畅 缓慢 拥堵 严重拥堵主干道 0 （0,30） （30,80） （80,150）()+∞,150 服务等级 非常顺畅顺畅 缓慢 拥堵 严重拥堵 主干道()+∞,45（35,45）（25,35）（15,25）（0,15）（3）路段饱和度评判标准主要参考美国《道路通行能力手册》[5]、《公路工程技术标准》（JTG B01—2003）[6]，以及相关科研院所的研究结论，确定路段饱和度评判标准（见表3）表3 路段饱和度评判标准5.1.3 模型的建立(1) 确定评价因素集与评语集根据以上评价指标的选取和拥堵级别的划分，确定评价因素集为{}321,,x x x X =分别对应于平均行程速度、单位里程平均延误和饱和度。
同时，确定评判集{}12345,,,,Z z z z z z =分别对应于非常顺畅、顺畅、缓慢、拥堵和严重拥堵五种评价等级。
(2) 确定评价指标权重向量a ）给定初始的样本矩阵{}12,,,n p p X x x x ⨯=，对原始数据进行标准化处理，得到数据矩阵{}****12,,,P X X X X =。
c ）统计n p X ∧⨯的特征根和相应的特征向量k l ，将特征根按大小顺序排列，则第k 个主成分的方差贡献率为,前k 个主成分的累计贡献率为111p ki i i i λλ-==⎛⎫⎪⎝⎭∑∑。
d ）选择m 个主成分，际中通常所取得累计贡85%以上，即111p ki i i i λλ-==⎛⎫ ⎪⎝⎭∑∑85%≥;e ）前m 个主成分对总体方差的贡献矩阵12(,,,)m A λλλ=，同时得到各指标在前m个主成分上的贡献矩阵()1,2,,m L l l l =，则各指标对总体方差的贡献率矩阵为：()12,,,m W A L ωωω=⋅=W 中各元素的值即为相应指标的权重。
根据以上权重确定方法，计算路段平均行程速度、单位里程平均延误和饱和度三个指标的权重向量为：(0.420.300.28)W =(3) 确定指标隶属度在确定指标隶属度时，对于越大越优指标，采用升半梯形法，对于越小越优指标，采用降半梯形法。
其中路段平均行程速度属于越大越优指标，其他两个评价指标属于越小越优指标。
越大越优隶属度函数为：1()0ij ij ij ijij ijij ij ij ij ij x H x I r x H x I H I x I ⎧≥⎪-⎪=⎨-⎪⎪≤⎩越小越优隶属度函数为：1()0ij ij ij ijij ijij ij ij ij ij x I H x r x H x I H I x H ⎧≤⎪-⎪=⎨-⎪⎪≥⎩(4) 模糊综合评价通过以上分析， 确定的模糊评价矩阵为：123451234512345v v v v v R t t t t t m m m m m ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭在模糊评价矩阵构建的基础上， 对所得矩阵和权重向量做合成运算，最终得到：()0.420.300.28B W D =⋅=⋅()12345123451234512345,,,,v v v v v t t t t t b b b b b m m m m m ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭式中，1mj i iji b rω==∑。