摘要
阻塞作为现代城市交通的频发现象,直接导致了交通路网中无为的停车次数及车辆延误时间的增多,不仅给人们的出行带来极大的不便和危害,同时也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.然而,迫于其形成原因及演变发展过程的复杂多样性,基于数学模型的传统城市交通控制方法在阻塞现象发生之后往往无所适从和难以有效处理,而在复杂问题分析与辅助决策方面具有明显优势的知识库系统技术则成为突破方向所在.利用改进的基于知识库系统的阻塞管理策略,在G2开发环境中建立了交通阻塞监视与诊断知识库系统的相关实验原型,并给出典型阻塞实例及其试验结果.
Congestion management plays an important role in the field of urban traffic control (UTC).Conventional UTC methods based on mathematic model are always at loose ends or difficult to run effectively once congestion occurred,while the technology of knowledgebased system is good at analyzing complex problems and computer aided decision.In this paper,a G2based prototype of a knowledgebased system for traffic congestion management is implemented and tested with a typical case of congestion.
出处
《广西师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2003年第A01期113-118,共6页
Journal of Guangxi Normal University:Natural Science Edition
基金
国家教委博士学科点专项科研基金资助项目(98000412)
关键词
城市交通控制系统
阻塞管理
人工智能
知识库系统
urban traffic control system
congestion management
artificial intelligent
knowledge-based system