本文關(guān)鍵詞：基于知識(shí)的交通擁堵疏導(dǎo)決策方法及系統(tǒng)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 如何應(yīng)對(duì)城市現(xiàn)代化帶來的交通擁堵問題,是交通管理者需要迫切解決的問題。本文以構(gòu)筑智能化城市交通擁堵疏導(dǎo)決策支持系統(tǒng)為研究目的,著重應(yīng)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持方法,比較深入地研究了基于知識(shí)的城市交通擁堵疏導(dǎo)決策中的幾個(gè)突出問題: 1.從智能決策分析的角度,系統(tǒng)地分析了城市交通擁堵的各種用于決策的屬性,特別是其時(shí)空分布及發(fā)展趨勢(shì)特性,提出了一種實(shí)用的交通擁堵時(shí)空分布判別算法以及發(fā)展趨勢(shì)分析解釋機(jī)制;接著提出了擁堵特征描述模型,從影響因素和分類的角度,研究了擁擠疏導(dǎo)的對(duì)策問題;最后,闡述了本文將基于知識(shí)的系統(tǒng)應(yīng)用于該領(lǐng)域的目的及作用,并進(jìn)行了擁堵疏導(dǎo)決策知識(shí)類型及內(nèi)容的深入剖析。 2.提出了數(shù)據(jù)倉庫在城市交通擁堵疏導(dǎo)決策支持系統(tǒng)中的應(yīng)用及理論框架。探討了基于數(shù)據(jù)倉庫的城市交通擁堵疏導(dǎo)決策數(shù)據(jù)管理方法,按主題組織數(shù)據(jù),以星型模型建模,提供有效的數(shù)據(jù)抽取和集成功能,經(jīng)過加工的數(shù)據(jù)是面向決策的,從而為進(jìn)行智能化決策提供了一個(gè)集成的公用數(shù)據(jù)平臺(tái)。在此基礎(chǔ)上,交通擁堵管理決策人員不僅能夠有效整合多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源,獲得對(duì)整個(gè)交通擁堵狀態(tài)信息的集成視圖,而且還為進(jìn)一步數(shù)據(jù)挖掘提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。 3.提出將粗糙集理論及方法應(yīng)用于城市交通擁堵疏導(dǎo)決策分析中的知識(shí)獲取問題。針對(duì)決策過程中的某些不確定性問題,著重研究了城市交通道路監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與交通擁堵程度之間的依賴關(guān)系,建立了進(jìn)行交通狀態(tài)模式識(shí)別的知識(shí)模型,給出了基于案例推理的交通報(bào)警處理系統(tǒng)中案例特征項(xiàng)權(quán)值確定算法,說明粗糙集是一種交通管理研究的理想動(dòng)態(tài)工具。這一方面是對(duì)粗糙集應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)展,另一方面,也有效地解決了基于知識(shí)的城市交通擁堵疏導(dǎo)決策支持系統(tǒng)中知識(shí)獲取的瓶頸問題。 4.提出利用數(shù)據(jù)倉庫、范例推理和知識(shí)獲取的理論及方法加以輔助決策分析,構(gòu)建了基于知識(shí)的城市交通擁堵疏導(dǎo)決策支持系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)。這種應(yīng)用方案通過擴(kuò)展傳統(tǒng)的定量決策模型為知識(shí)決策模型,綜合利用定性推理和定量計(jì)算的長(zhǎng)處,一方面較好地解決了傳統(tǒng)四庫結(jié)構(gòu)的決策支持系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和知識(shí)獲取問題,降低了分析模型和算法的設(shè)計(jì)復(fù)雜性,使系統(tǒng)具有清晰的結(jié)構(gòu)和較強(qiáng)的知識(shí)處理、更新能力;另一方面由于交通擁堵管理在實(shí)踐中積累了豐富的經(jīng)驗(yàn),存在著大量的實(shí)際案例,所以范例推理很好利用了這一實(shí)際情況,避免了知識(shí)增加時(shí)知識(shí)庫的完整性和一致性問題。
【關(guān)鍵詞】：智能交通系統(tǒng) 城市交通擁堵 基于知識(shí)的系統(tǒng) 數(shù)據(jù)倉庫 粗糙集 知識(shí)獲取 決策支持系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2005
【分類號(hào)】：C934;F570
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-24
• 1.1 國內(nèi)外城市交通擁堵管理研究綜述9-14
• 1.1.1 城市交通規(guī)劃和交通控制9-11
• 1.1.2 城市交通擁堵管理理論與方法研究的新進(jìn)展11-12
• 1.1.3 智能交通系統(tǒng)是解決交通擁堵問題的根本途徑12-14
• 1.2 基于知識(shí)的城市交通擁堵管理決策的研究現(xiàn)狀14-18
• 1.2.1 基于知識(shí)的系統(tǒng)概述15-16
• 1.2.2 基于知識(shí)的系統(tǒng)在交通管理領(lǐng)域的應(yīng)用16-18
• 1.3 論文的工作18-24
• 1.3.1 論文研究難點(diǎn)剖析19-20
• 1.3.2 論文研究基礎(chǔ)20-21
• 1.3.3 論文的主要工作及組織結(jié)構(gòu)21-22
• 1.3.4 論文的創(chuàng)新點(diǎn)及成果22-24
• 第二章 智能化城市交通擁堵疏導(dǎo)決策分析24-44
• 2.1 城市交通擁堵的基本特征分析24-33
• 2.1.1 城市交通擁堵特性24-25
• 2.1.2 城市交通擁堵形成原因25-28
• 2.1.3 城市交通擁堵空間分布模型及其判別28-33
• 2.1.4 城市交通擁堵發(fā)展趨勢(shì)的實(shí)時(shí)分析33
• 2.2 城市交通擁堵疏導(dǎo)決策分析33-41
• 2.2.1 城市交通擁堵特征描述模型34-35
• 2.2.2 城市交通擁堵疏導(dǎo)策略分析35-37
• 2.2.3 城市交通擁堵疏導(dǎo)決策中的基本問題37-38
• 2.2.4 城市交通擁堵疏導(dǎo)決策的過程38-39
• 2.2.5 城市交通擁堵疏導(dǎo)決策的特點(diǎn)39-41
• 2.3 基于知識(shí)的系統(tǒng)在城市交通擁堵疏導(dǎo)決策中的應(yīng)用41-43
• 2.3.1 應(yīng)用基于知識(shí)的系統(tǒng)的目的及作用41-42
• 2.3.2 基于知識(shí)的城市交通擁堵疏導(dǎo)決策中的知識(shí)分類42-43
• 2.4 本章小結(jié)43-44
• 第三章 基于數(shù)據(jù)倉庫的交通擁堵疏導(dǎo)數(shù)據(jù)管理研究44-64
• 3.1 數(shù)據(jù)倉庫概念及其技術(shù)概述44-47
• 3.1.1 數(shù)據(jù)倉庫的概念45-46
• 3.1.2 數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)特點(diǎn)46
• 3.1.3 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系46-47
• 3.2 交通擁堵疏導(dǎo)決策過程中的數(shù)據(jù)分析47-54
• 3.2.1 城市交通擁堵決策分析的數(shù)據(jù)內(nèi)容47-51
• 3.2.2 城市交通擁堵疏導(dǎo)決策中的數(shù)據(jù)流51-53
• 3.2.3 城市交通擁堵疏導(dǎo)決策數(shù)據(jù)管理的特點(diǎn)53-54
• 3.3 城市交通擁堵疏導(dǎo)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)設(shè)計(jì)54-63
• 3.3.1 城市交通擁堵疏導(dǎo)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)特點(diǎn)55-56
• 3.3.2 UTCM-DW 的功能層次結(jié)構(gòu)56-57
• 3.3.3 UTCM-DW 的體系結(jié)構(gòu)57-60
• 3.3.4 UTCM-DW 中主題域的確定60-61
• 3.3.5 UTCM-DW 中數(shù)據(jù)粒度的劃分61-62
• 3.3.6 UTCM-DW 中數(shù)據(jù)的分割62
• 3.3.7 UTCM-DW 中擴(kuò)展的星型模型62-63
• 3.4 本章小結(jié)63-64
• 第四章 基于粗糙集的城市交通擁堵疏導(dǎo)決策知識(shí)獲取64-78
• 4.1 粗糙集理論及其應(yīng)用概述64-68
• 4.1.1 知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)與決策表65
• 4.1.2 不可分辨關(guān)系和上下近似65-66
• 4.1.3 知識(shí)的約簡(jiǎn)與核66-67
• 4.1.4 知識(shí)的依賴性和重要性67-68
• 4.1.5 基于粗糙集理論的知識(shí)獲取68
• 4.2 城市交通擁堵疏導(dǎo)決策知識(shí)獲取的粗糙集方法68-77
• 4.2.1 交通擁堵程度的影響因素分析68-71
• 4.2.2 基于粗糙集理論的交通狀態(tài)模式識(shí)別模型71-76
• 4.2.3 基于粗糙集的交通報(bào)警處理76-77
• 4.3 本章小結(jié)77-78
• 第五章 基于知識(shí)的城市交通擁堵疏導(dǎo)決策支持系統(tǒng)78-104
• 5.1 系統(tǒng)需求分析78-79
• 5.2 城市交通擁堵疏導(dǎo)決策支持系統(tǒng)的工作環(huán)境79-82
• 5.2.1 UTCM-DSS 在ITS 中的地位和作用79-80
• 5.2.2 UTCM-DSS 的數(shù)據(jù)源分析80
• 5.2.3 交通擁堵疏導(dǎo)決策支持系統(tǒng)的工作環(huán)境80-82
• 5.3 UTCM-DSS 的主要任務(wù)流程82-85
• 5.3.1 常發(fā)性交通堵塞的處理流程82-83
• 5.3.2 突發(fā)性不可預(yù)見交通堵塞的處理流程83-84
• 5.3.3 突發(fā)性可預(yù)見交通擁堵處理流程84
• 5.3.4 分類中的不確定性84-85
• 5.4 城市交通擁堵疏導(dǎo)智能決策支持系統(tǒng)85-98
• 5.4.1 關(guān)鍵模塊功能概述87-89
• 5.4.2 知識(shí)庫設(shè)計(jì)89-95
• 5.4.3 推理過程95-98
• 5.5 一種混合的城市交通擁堵疏導(dǎo)決策支持系統(tǒng)98-100
• 5.5.1 基于范例的推理98
• 5.5.2 CBR-RBR 混合交通疏導(dǎo)決策支持系統(tǒng)98-100
• 5.6 知識(shí)更新的城市交通擁堵疏導(dǎo)決策支持系統(tǒng)100-101
• 5.7 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用101-103
• 5.8 本章小結(jié)103-104
• 第六章 總結(jié)與展望104-106
• 致謝106-107
• 參考文獻(xiàn)107-113
• 在學(xué)期間發(fā)表論文及取得的學(xué)術(shù)成果清單113

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