从模型参数、建模、定量方法和实际验证四方面研究了区域交通状态定量分析方法。采用路段交通状态系数作为路网交通状态参数<span style="font-family: 宋体; font-size: 9pt; mso-bidi-font-family: 'Times New Roman'; mso-font-kerning: 1.0pt; mso-ansi-language: FR; mso-fareast-language: ZH-CN; mso-bidi-language: AR-SA;

为了解决城市区域路网交通状态的时空分析问题,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)道路交通状态判别模型及分析方法。通过路网的空间单元交通状态的定量分析和对大量的历史数据进行FCM分析,挖掘出各空间单元的各类交通状态的聚类中心,并将实时采集的交通数据与聚类中心进行匹配,评判其实时交通状态,最后根据空间单元在路网空间分布,获得各状态下点、线、面的空间分层分析结果。实例结果表明,判别方法能准确地实现区域路网的交通状态时空判别,为交通精细化管理提供辅助决策信息。