城市道路交通状态数据模式分析是智能交通研究领域的重要课题，尤其在大数据时代，处理和分析海量的交通数据成为了提升城市交通管理效能的关键。本论文聚焦于以下几个核心知识点：
1. **多源交通检测数据融合**：随着城市交通数据获取技术的进步，如浮动车和环形线圈检测器，数据来源变得多元化。论文提出了一种基于支持向量机回归方法的数据融合模型，旨在整合来自不同检测设备的数据，提高交通数据的质量和一致性，以便更准确地反映城市道路的实时运行状态。
2. **交通状态模式分类**：面对交通状态划分的不确定性，论文采用模糊分布模型来描述交通状态特征参数，提出了模糊支持向量机的多类分类模型。这种模型能够实现交通状态的模糊表达和自适应学习，有助于识别各种交通状态模式，如畅通、轻度拥堵、中度拥堵和严重拥堵等。
3. **道路约束的空间密度聚类算法R-DBSCAN**：论文中，作者提出了一个基于道路约束的空间密度聚类算法，利用图论方法来建模路网的空间形态和交通行为。通过最短网络距离作为度量标准，该算法能有效识别交通状态对象的空间相似度，揭示交通拥堵的空间分布模式。
4. **GIS环境下的BWDBSCAN算法应用**：论文在地理信息系统（GIS）环境中实现了改进的DBSCAN算法（BWDBSCAN），并以南昌市的GPS浮动车数据为例，实际分析了交通拥堵状态的空间分布，为交通管理决策提供直观的地理可视化信息。
5. **数据挖掘与时空模式分析**：数据挖掘技术在城市道路交通数据中的应用日益受到重视。论文结合GIS空间表达，通过集成数据挖掘技术，研究交通状态的时空模式，这有助于发现交通流量的规律，预测交通事件，优化交通资源配置。
6. **智能交通系统与城市交通问题**：论文首先强调了智能交通系统在解决城市交通拥堵问题中的作用，分析了我国城市交通信息化建设的现状和挑战，提出多源交通数据融合、交通状态分类和空间分布模式分析作为关键研究方向。
7. **交通状态的微观参数指标**：论文深入探讨了交通状态的微观层面，包括交通流参数，如速度、流量、占有率等，这些参数是衡量和分析交通状态的基础。
8. **交通状态数据模式分析框架**：为服务ITS的信息化需求，论文构建了一个交通状态数据模式分析框架，涵盖数据收集、融合、分类和空间分析等环节，为后续研究提供了理论和技术基础。
本论文通过综合运用数据融合、数据挖掘和地理空间分析技术，对城市道路交通状态数据模式进行了深入研究，为优化交通管理、提升城市交通效率提供了新的理论工具和方法。
