文档介绍：摘要如何应对城市现代化带来的交通拥堵问题,是交通管理者需要迫切解决的问题。本文以构筑智从智能决策分析的角度,系统地分析了城市交通拥堵的各种用于决策的属性,特别是其时空分提出了数据仓库在城市交通拥堵疏导决策支持系统中的应用及理论框架。探讨了基于数据仓库的城市交通拥堵疏导决策数据管理方法,按主题组织数据,以星型模型建模,提供有效的数据建立了进行交通状态模式识别的知识模型,给出了基于案例推理的交通报警处理系统中案例特城市交通拥堵疏导决策支持系统体系结构。这种应用方案通过扩展传统的定量决策模型为知识决策模型,综合利用定性推理和定量计算的长处,一方面较好地解决了传统四库结构的决策支能化城市交通拥堵疏导决策支持系统为研究目的,着重应用数据驱动的决策支持方法,比较深入地研究了基于知识的城市交通拥堵疏导决策中的几个突出问题:布及发展趋势特性,提出了一种实用的交通拥堵时空分布判别算法阻及发展趋势分析解释机制;接着提出了拥堵特征描述模型,从影响因素和分类的角度,研究了拥挤疏导的对策问题;最后,阐述了本文将基于知识的系统应用于该领域的目的及作用,并进行了拥堵疏导决策知识类型及内容的深入剖析。抽取和集成功能,经过加工的数据是面向决策的,从而为进行智能化决策提供了一个集成的公用数据平台。在此基础上,交通拥堵管理决策人员不仅能够有效整合多种异构数据源,获得对整个交通拥堵状态信息的集成视图,而且还为进一步数据挖掘提供了数据基础。提出将粗糙集理论及方法应用丁城市交通拥堵疏导决策分析中的知识获取问题。针对决策过程中的某些不确定性问题,着重研究了城市交通道路监测数据与交通拥堵程度之间的依赖关系,征项权值确定算法,说明粗糙集是一种交通管理研究的理想动态工具。这一方面是对粗糙集应用领域的扩展,另一方面,也有效地解决了基于知识的城市交通拥堵疏导决策支持系统中知识获取的瓶颈问题。提出利用数据仓库、范例推理和知识获取的理论及方法加以辅助决策分析,构建了基于知识的持系统中的数据基础和知识获取问题,降低了分析模型和算法的设计复杂性,使系统具有清晰的结构和较强的知识处理、更新能力;另一方面由于交通拥堵管理在实践中积累了丰富的经验,存在着大量的实际案例,所以范例推理很好利用了这一实际情况,避免了知识增加时知识库的完整性和一致性问题。关键词:智能交通系统,城市交通拥堵,基于知识的系统,数据仓库,粗糙集,知识获取,决策支持系统
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坐期:逸扭炼槁研究生签名《閘坏际η东南大学学位论文独创性声明东南大学学位论文使用授权声明研究生签名:期:本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密羯内的保密论文外,允许论文被查阅和借阅,可以公布ǹ论文的全部或部分内容。论文的公布括刊登谌ǘ洗笱а芯可喊炖怼已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。、
第一章绪。ü婊徒煌ǹ刂重要的作用。近几年来,随着人口的增长,国民经济的高速发展以及城市化进程的推进,我国大中城市交通供给与需求的矛盾已初现端倪,经常出现严重的交通拥挤及堵塞现象,直接导致了交求应运而生的。本章首先综述了国内外针对城市交通拥堵管理进行研究的现状,接着指出智能交律性的问题。究其根本原因,一方面城市交通基础设施建设速度远远跟不上交通需求增长速度,城市交通设施运输能力不能满足交通需求,这种交通供求关系的不平衡是造成拥堵的主要原因;‘城市交通规划和城市交通控制是城市交通网络建设和道路交通管理的重要环节。交通规划是城市交通是城市社会、经济活动的纽带和动脉,对城市发展和人民生活水平的提高起着极其通延误增大,行车速度降低,给人们的出行造成极大不便,带来无可挽回的时间损失;与此同时,低速度行驶增加了排污量,加重了环境污染及能源与资源的浪费,给社会带来巨大的经济损失,因此如何解决交通拥堵问题已经成为城市可持续发展的关键所在。然而,鉴于交通拥堵的形成原因、演变发展过程及疏导对策的复杂多样性,如何对之进行有效疏导一直是困扰城市交通管理和控制领域的一大难题。目前,我国政府部门已经就加肆α拷饩鼋煌ǚ⒄刮侍獯锍晒彩叮萍疾俊交通部、建设部及公安