城市道路交通状态评价指标体系要点
1.1研究背景
1.1.1问题的提出
改革开放以来，随着我国现代化、城市化进程的加速，交通拥挤问题也逐渐产生并日益严重。近20年，内地民用汽车年平均增长率为13.3%，私人汽车年平均增长率高达23.7%。其中，北京作为人口超过2000万人、机动车500万辆的特大城市，交通拥堵已成为制约城市发展的主要问题，2010年10月的美国《外交政策》一书更是将北京列为世界五大拥堵城市之首。
城市交通拥挤已严重阻碍中国城市经济及空间布局结构的良性发展，在社会各个方面造成负面效应，具体表征为时间延误、能源浪费、大气污染及情绪影响等。这些负面效应使得社会外部成本增高，危害了人类的经济利益和健康安全，更不符合建设和谐交通的目的。
因此，从科学的角度对城市道路拥挤的根本原因进行深入分析显得格外重要。这不是单纯地统一增加道路基础设施建设、扩大路网规模来满足不断增长的交通需求量，而是通过拥挤识别确定城市不同道路的拥挤度来实施不同的解决措施。建立完善的、符合我国国情的交通拥挤识别体系并合理运用成为当务之急。
1.1.2研究意义
我国是一个人口众多的发展中国家。自1991年以来，我国的经济发展速度持续超过10%，而持续的经济增长使得人民对交通的需求扩大。汽车产量增大，人民的购买力上升，人民的配车率提高，私人小汽车的数量快速增长，城市的交通需求与交通供给出现了不平衡状况，导致了城市尤其是大城市严峻的交通拥挤问题。因此，此次研究的目的就是通过分析交通指挥中心的固定检测器采集和实地考察的交通数据，在交通拥挤识别体系下，计算出有效的道路实时动态交通信息，根据获取的数据信息实时、准确地为管理者制定合理有效的交通拥挤疏导策略。
1.2国内外研究现状1.2.1拥挤识别研究现状
到目前为止，国内外对很多学者研究开发了许多的aci算法。
加利福尼亚算法。通过比较邻近检测站之间的交通参数数据，对可能存在的突发交通事件进行判别，由此确定交通拥挤的发生。此算法于1965-1970年间，由加利福尼亚洲运输部开发。
mcmaster算法。该算法由persaudetal（1990）根据突变理论开发出来。它使用大量的拥挤和非拥挤交通状态下的流量-占有率历史数据，开发一个流量-占有率分布关系模板，通过将观测数据之间的关系与模板进行两次比较，判断是否发生了交通拥挤以及发生的是偶发性拥挤还是常发性拥挤。
1974年cook开发了一种双指数平滑算法。这种方法通过将原有交通数据去除短期的交通干扰（如随机波动、交通脉冲和压缩波）后的处理数据与预定的闽值进行比较，判断是否有拥挤发生。
1982年ahmad和cook提出了一种基于占有率时间序列分析方法的交通拥挤识别算法。在这种算法中，利用一个时间序列模型对一个检测站点过去几个时间间隔中占有率的变化趋势进行拟合，并通过此模型预测出下一个时间间隔占有率的范围，如果实测数据出现明显的偏差或者偏离预测平均值程度太大，此算法就会判定发生交通拥挤。
1.2.2解决拥挤措施成功案例（1）国内成功案例
1998年广州市进行了广州市城市交通需求管理的研究。同时，也介绍了需求管理策略，这一策略的核心是利用需要与价格之间的敏感关系进行的调整拥挤程度的策略。
自20世纪70年代以来，香港出台了一系列措施，如车辆驾驶员发照制度、大幅度提高小汽车税率、建立比较完善的交通影响评估制度以及1997年开始的电子道路收费系统，最终使香港成为世界上用地紧张但交通最畅通的城市之一。
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