【交通状态信息提取方法】
在智能交通系统中，获取准确的交通状态信息是实现有效交通诱导的关键。本文提出了一种面向诱导的交通状态信息提取方法，旨在为可变信息标志（Variable Message Signs, VMS）提供实时的交通数据，以帮助驾驶员做出更好的行驶决策。
首先，文章将速度、饱和度和平均延误确定为评估交通状态的主要参数。这些参数能够反映道路的通行能力、拥堵程度以及车辆在道路上的停留时间。通过收集和分析这些参数，可以综合判断交通状况。
其次，基于模糊推理，建立了交通状态信息提取的关联链接模型。模糊推理允许处理不确定性，更符合实际交通环境中复杂的、非精确的信息。这种模型可以更准确地识别出交通拥堵、顺畅等不同状态，并为VMS提供适应性的信息发布策略。
针对交通拥堵管理，文章设计了VMS的引导策略。考虑驾驶员对VMS信息的响应特性，当所有关联链接都处于拥堵状态时，采用模糊集排序的相对最优交通状态链接鉴别方法。这种方法能更精细地区分不同拥堵程度，提供更优化的诱导信息。
实验案例的数值结果验证了所提模型的有效性。提出的指导策略能逐步引导拥挤的交通流，为驾驶员在拥堵情况下的路线选择提供决策支持，从而提高道路的通行效率和行车安全性。
关键词：交通诱导；交通状态信息提取；可变信息标志；模糊推理；交通拥堵管理
该研究对于城市交通管理具有重要意义，它不仅提升了交通数据的处理能力，还通过智能诱导策略降低了交通拥堵，有助于改善城市交通环境。这一方法可以应用于交通监控系统，通过实时更新的交通状态信息，为城市交通规划、交通控制策略的制定提供科学依据。此外，也为未来智能交通系统的进一步发展提供了理论基础和技术参考。
