21世纪以来,随着城市化率的不断攀升和社会经济的快速发展,城市汽车保有量逐年剧增,城市道路交通供需矛盾与日剧增,从而引发一系列的交通问题,对城市道路交通的安全性和运行效率造成严重影响,特别在山地城市尤为突出,由于先天自然条件限制,山地城市路网可靠度较低,汽车保有量的增加对城市道路交通运行带来的冲击更大,更容易引起交通事件和交通拥堵。因此,为缓解山地城市交通拥堵、提高城市交通运行质量,对作为交通诱导和交通控制基础的山地城市道路交通状态进行准确的判别至关重要。城市路网由路段和道路交叉口组成,本文以山地城市道路交通状态判别为研究对象,对山地城市路桥连接路段、道路与隧道连接路段和道路交叉口实时交通状态进行判别研究。路段和道路交叉口的交通状态体现出城市整体的出行质量。文章建立基于模糊函数的道路交通状态判别模型对交通状态进行判别。主要的研究工作为:首先,对山地城市路段和道路交叉口交通流数据的采集与预处理进行了研究,分析山地城市道路交通流的特征参数,为山地城市道路交通状态的判别提供理论支持和数据基础。其次,在详细分析和总结前人对城市道路交通状态相关研究成果的基础上,明确既有判别方法存在的不足之处,结合山地城市道路交通特性,选取交通状态判别指标、构建判别标准体系;针对山地城市路段和道路交叉口的交通状态数据特点,应用交通拥堵综合测度值方法对交通状态判别研究,构建基于模糊函数的道路交通状态判别模型,同时引入Relief算法理论,分析各交通指标参数在聚类中的特征权重,确定山地城市道路交通状态的最佳类数。最后,通过实际案例分析对判别方法和判别模型进行有效性验证,验证过程和结果表明模型判别结果比较准确,可信度较高。通过上述分析研究,本文提出了一种适用于山地城市道路交通状态判别的方法,智能交通的运用是解决城市交通拥堵问题的有效手段,本研究将以此为基点,进一步将城市道路交通状态判别理论应用到交通管理和控制中。但文中的判别方法和判别模型目前均处于理论研究阶段,而判别模型的进一步检验以及判别方法的改善则需要进行城市路网的实际应用,在具体的交通实践中去发现和完善,使之更加契合于山地城市道路交通管理和控制,以期得到更为广泛的应用。