【正文】 隨機(jī)抽取其中一個(gè)星期一的 24小時(shí)交通流數(shù)據(jù) ， 以自由流行駛速度通過(guò)路段的行程時(shí)間 值 ，分析路段 24小時(shí)的可靠度運(yùn)行曲線 ， 如下圖 。 智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 基于路網(wǎng)可靠性態(tài)勢(shì)估計(jì)下交通管制區(qū)域劃分方法 2） 基于 Rough集理論的路網(wǎng)可靠性知識(shí)獲取 一組道路 交通數(shù)據(jù) 對(duì)路網(wǎng)元素 狀態(tài) /趨勢(shì) 的描述 ，存在 下近似 和 上近似 ， 分別表示為： ? ? ? ? ? ?? ?? ?RR X x x U x X? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?? ?? ?Rx x x X ? ?（ 163） （ 162） 同時(shí)，用路網(wǎng)元素狀態(tài) /趨勢(shì) 描述一組道路交通數(shù)據(jù) 的 近似精度 和 粗糙度 分別表示： 為 ： ? ?? ?RRXRX? ?1RR????（ 161） （ 164） X R R X智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 而一組道路交通數(shù)據(jù) 關(guān)于路網(wǎng)元素狀態(tài) /趨勢(shì) 這一參數(shù)的 重要度 定義為： X R ? ?? ?RRU bn Xsi g XU??? ? ? ? ? ?Rbn X R X R X??? ?Rbn XX ： 的 邊界域 R（ 165） （ 166） 基于路網(wǎng)可靠性態(tài)勢(shì)估計(jì)下交通管制區(qū)域劃分方法 智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 3） 基于 Rough集理論的路網(wǎng)可靠性知識(shí)構(gòu)造 基于 Rough集的 知識(shí)發(fā)現(xiàn) ， 主要借助 信息表 的方式實(shí)現(xiàn)對(duì) 知識(shí)的表達(dá) ， 這種表達(dá)方式可以看成一個(gè) 二維表格 ，表格的 行與對(duì)象相對(duì)應(yīng) ， 表格的 列對(duì)應(yīng)對(duì)象的屬性 ， 各行 包含了表示相應(yīng) 對(duì)象信息 的 描述符 ， 還有關(guān)于對(duì)象的類別成員的信息 。 應(yīng)急指揮調(diào)度系統(tǒng)體系架構(gòu) 智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 （ 3） 功能層 接受 通過(guò) 通信層 傳輸過(guò)來(lái)的 檢測(cè)器采集 數(shù)據(jù) ， 對(duì)各種數(shù)據(jù)進(jìn)行 融合處理 、 存儲(chǔ) ， 并接受 服務(wù)層 的 反饋 ， 建立 信息庫(kù) 、 知識(shí)庫(kù) 、 預(yù)案庫(kù) 、 統(tǒng)計(jì)庫(kù) 、 評(píng)估庫(kù) 等 。 為我國(guó)的應(yīng)急交通組織預(yù)案制定和動(dòng)態(tài)調(diào)整提供了相應(yīng)的 理論參考 和 技術(shù)路線 ， 使得我國(guó)具有了應(yīng)急交通組織與指揮的 決策信息基礎(chǔ) 和決策 支持技術(shù) 。 在 20世紀(jì) 60年代 ， 針對(duì)道路交通事故快速檢測(cè)與救援的需要 ， 美國(guó)密歇根州建成了智能運(yùn)輸系統(tǒng)中心（ Michigan Intelligent Transportation Systems center， 簡(jiǎn)稱 MITS） 。 隨著 突發(fā)事件 的不斷增多以及影響日益嚴(yán)重 ， 發(fā)達(dá)國(guó)家逐漸開(kāi)始對(duì)各類突發(fā)事件的 綜合處置方法 進(jìn)行研究 ，并形成了比較完善的 緊急事件應(yīng)急體系 和相應(yīng)的 技術(shù)支撐 。 主要表現(xiàn)為 缺乏 事件影響快速評(píng)估 、 應(yīng)急交通需求估計(jì) 、 應(yīng)急救援資源配置 、 應(yīng)急交通動(dòng)態(tài)組織方案制定與調(diào)整 、 疏散時(shí)間估算 等技術(shù)方法指導(dǎo) ， 缺乏 應(yīng)急交通組織與指揮的 決策信息基礎(chǔ) 和 決策支持技術(shù) ， 使得道路交通常常成為搶險(xiǎn)救災(zāi)的 瓶頸 之一 。 以信息 采集 、 信息 處理 、 功能實(shí)現(xiàn) 、 信息 發(fā)布 為主線 ， 確定重大事件條件下應(yīng)急指揮調(diào)度系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)功能及 信息流程 ； 以 協(xié)調(diào)高效 為原則 ， 設(shè)計(jì)重大事件條件下應(yīng)急指揮調(diào)度系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框架 ， 通過(guò)結(jié)構(gòu)框架 （ 數(shù)據(jù)層 、 通信層 、功能層 、 服務(wù)層 、 應(yīng)用層 ） 明確系統(tǒng)的 工作流程 。 智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 基于路網(wǎng)可靠性態(tài)勢(shì)估計(jì)下交通管制區(qū)域劃分方法 1） 基于 Rough集理論的事件區(qū)域分析方法研究 突發(fā)事件條件下城市道路交通網(wǎng)絡(luò) 可靠性 及其可靠度的度量標(biāo)準(zhǔn) 并不是嚴(yán)格精確的 、 確定的 ， 需要 采用不確定推理 對(duì)其進(jìn)行處理 。 基于路網(wǎng)可靠性態(tài)勢(shì)估計(jì)下交通管制區(qū)域劃分方法 智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 模型驗(yàn)證 如上圖，截取某城市南北高架上的某路段進(jìn)行模擬驗(yàn)證，該路段全長(zhǎng) ，單向四車道雙向八車道，中途橫跨 3個(gè)主干道 ， 4個(gè)次干道 。 車道損毀對(duì)比分析圖 模型驗(yàn)證 智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 ② 常態(tài)下路段交通飽和度處于 （ 177。 在突發(fā)事件條件下 ， 這種不完整性 、 不確定性表現(xiàn)得更加明顯 。 應(yīng)急指揮調(diào)度系統(tǒng)體系架構(gòu) 系統(tǒng)各層級(jí)間的 高效協(xié)調(diào) 能夠?qū)崿F(xiàn) 評(píng)估 道路交通設(shè)施的 破壞狀況 ， 分析 事件對(duì)交通運(yùn)輸體系的 影響 ， 尋找 可以 替代 的交通服務(wù)來(lái) 緩解 事件的 運(yùn)力不足 ， 協(xié)助清理和修復(fù)交通設(shè)施 ， 達(dá)到統(tǒng)一高效指導(dǎo)救災(zāi)物資的調(diào)撥配置與運(yùn)輸供應(yīng)的目的 。 不同的用戶 對(duì)應(yīng)急交通保障系統(tǒng)的 需求不一樣 ， 如駕駛員 、 行人的需求主要在于 路線的引導(dǎo) ；而交通管理部門重點(diǎn)需要獲得相應(yīng)的 交通管制方案 。 測(cè)試表明 ： ① 交通事故的檢測(cè) 、 確認(rèn)和反應(yīng)時(shí)間總體上 降低了 20%； ② 采用的交通信號(hào) 、 可變信息板 、 車載信息裝置等 分流手段 ， 有助于 緩解 事件地點(diǎn)的 交通壓力 ， 加快恢復(fù)正常交通狀態(tài)； ③ 相關(guān)地區(qū)的政府部門 、救援部門 、 交通管理與控制部門以及公共交通部門之間的 信息共享 ， 可以 提高 突發(fā)事件的 救援效率 。 因此 ， 世界各國(guó)都積極開(kāi)展應(yīng)急救援理論與技術(shù)的研究 ， 建立