成果信息

本次系统开发在实验交通工程思想的指导下，采用跨平台的体系架构，应用面向多智能体的建模技术和并行计算技术，实现了包括多源和多元交通数据的接入和融合，道路交通系统状态特征提取，道路交通状态的训练和自学习，道路交通状态的估计和预测，基于道路交通状态预测的增值服务，如公交车辆的到站时间预测、基于行程时间代价的最短路出行规划，以及基于GIS的交通信息服务展示平台。 系统界面友好，功能完备，内核模型适应我国的道路交通实际情况，能够在网络环境和单机环境下运行，并能提供实时动态数据和历史静态数据两种交通状态检测数据接入方式，可兼容基于浮动车的交通状态检测方式和基于道路断面的交通状态检测方式，并留有其他交通状态检测收到的接口，便于将来系统功能的扩充和完善。系统能够根据融合的道路交通状态检测信息，根据计算平台的计算能力在可调控的时间段（如1分钟、5分钟、10分钟）内对该时段的交通状态进行估计，并根据历史估计信息和前若干时段的估计信息，以及基于多智能体的微观仿真运行，推演预报短期内的道路交通运行状态。 )

背景介绍

城市道路交通状态是交通管理部门进行实时动态交通管理和为市民提供交通出行信息服务的前提和基础。合理而准确的道路交通状态预报服务，对进行良性的交通导航、积极引导居民的出行，从而提高城市道路的使用效率，缓解交通拥堵有着重要的意义。)

应用前景

本系统广泛地推广应用于全国的众多交警支队等交通管理部门，致力于提供城市交通信息服务的政府职能部门或企业，以及相关的科研机构和用于实验研究的大专院校，市场发展前景十分广阔。)