由于汽车保有量的急剧增加以及不同城市间频繁的客、货流往来,城际道路交通拥堵现象时常发生,严重制约了不同城市间的物资调配,影响了都市经济圈的建设以及城际交通的发展。及时准确地识别城际道路的交通拥堵状态,不仅为交通管理者制定合理的交通拥堵疏散策略提供决策支撑,也为出行者选择合适的交通路线提供参考。为此,本文将以福建省逾十万辆的浮动车数据为基础,进行城际道路交通拥堵状态识别算法研究。首先,本文分析了各种交通信息采集技术的特点,并重点对浮动车最小样本量确定、地图匹配等浮动车信息采集处理关键技术进行了分析。其次,为了构建城际交通运行状态定性表征方法,分析了城际道路的组成特性、交通流特性以及车辆速度特性,并研究了交通拥堵的集散机理。同时在对各种路网大规模浮动车的行驶特性进行深入分析的基础上,本文提出了基于模糊综合评判的城际道路拥堵状态识别模型,基于不同类型浮动车的速度特征信息设计了综合评判中需要用到的权重和隶属函数,构建了基于模糊综合评判的城际道路拥堵状态识别算法,以实现城际交通拥堵状态的动态识别。最后,利用历史浮动车数据对算法进行了实验测试,并采用媒体信息和交通视频图像对识别的结果进行了验证,实验结果表明本文提出的识别方法可以较好地识别城际道路的交通运行状态,具有实际应用价值。图42幅,表18个,参考文献70篇