交通拥堵给城市管理带来诸多问题,解决交通拥堵问题是城市化发展中重要的任务。城市交通自适应控制系统的应用,在一定程度上缓解了交通拥堵。然而,自适应控制系统调控交通信号方案对交通数据完整性要求较高,自身又缺乏灵活性,因此,在交通拥堵情况下无法对交通信号做出合适的调控。现阶段,交通信号的管控仍旧难以脱离人为干预,因此,提高人工信号配时的效率对于治理交通拥堵有着重要的意义。针对人工信号配时疏导交通拥堵对工作人员专业水平要求高、经验依赖性强,难以做到及时高效等问题,本文构建信号配时知识模型,开发决策支持系统,提高信号配时人员工作效率。本文主要工作如下:1.从城市拥堵的本质出发,系统地分析拥堵疏导信号配时各种决策属性,并建立信号配时辅助决策系统总体框架。2.建立信号配时知识库。首先提出了知识库分层结构模型;其次构建信号配时领域本体,详细描述了信号配时本体类目及结构,并根据知识的特点利用产生式和框架表示信号配时知识;最后设计信号配时知识的存储模型和知识库功能检查方法。3.构建信号配时知识推理机制,包括规则推理与框架知识的推理方式。重点阐述了基于Rete算法的信号配时规则推理过程、加权规则的推理过程以及规则冲突解决方式。4.设计并实现了交通信号配时专家辅助决策系统。系统分为辅助决策模块、知识管理模块、用户管理模块,并通过引入个性化地图组件将交通拥堵路段可视化,能够为信号配时工作提供有效的决策支持。