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准确把握城市路网交通容量与路网交通运行状态,优化交通需求时空分布,是主动缓解道路交通拥堵的核心内容。宏观基本图（Macroscopic Fundamental Diagram,MFD）作为路网层级交通流参数关系模型,为基于现实感知交通数据的路网交通容量估计与路网交通运行状态判别提供了新的途径。针对既有研究存在难以动态考虑多种影响因素变化、时间演变特征考虑不足等问题,论文基于现实多源复杂交通感知数据,开展了以宏观基本图为技术路径的路网交通容量估计与路网交通运行状态判别研究。论文的核心研究包括多源数据下考虑数据可靠性的MFD融合构造、面向多源复杂数据场景的MFD构造准确性影响因素分析、基于状态转换点的路网交通运行状态划分及静态交通容量估计、基于数据驱动的路网动态交通容量估计与交通运行状态判别四个方面。具体研究工作总结如下。首先,针对MFD构造过程中基于不同数据源估计MFD模型参数可能存在的估计结果不一致问题,基于DS（Dempster-Shafer）证据理论提出了一种多源数据下考虑数据可靠性的MFD融合构造方法。针对以浮动车为代表的车辆轨迹数据,论文辅以以车辆检测器为代表的断面检测交通流数据,构建了一种考虑不同车流OD（Origin-Destination）上浮动车渗透率差异的MFD构造方法;在此基础上,分别基于车辆轨迹数据、断面检测交通流数据,估计了MFD模型参数;最后,通过量化不同数据源下MFD模型参数估计可靠性,提出了基于DS证据理论的多源数据下MFD融合构造方法。实际路网交通数据与交通仿真结果表明,相比分别采用车辆轨迹数据、断面检测交通流数据估计结果,多源数据融合估计MFD参数估计误差最大减少22.3%。其次,针对既有MFD构造准确性影响因素研究多局限于单源数据、单一影响因素分析问题,设计了基于正交试验方法的MFD构造准确性综合影响因素分析方法。从我国城市道路交通智能感知数据特性出发,论文考虑了浮动车渗透率、浮动车空间分布均衡度、固定车检器覆盖率、固定车检器空间分布模式、车辆号牌检测器识别率、交通需求水平6种影响因素;在此基础上,采用正交试验方法,设计了面向上述影响因素的MFD构造准确性试验场景。考虑因素独立作用,论文首先设计了L36（2~13~36~3）正交表,通过极差分析确定了各因素的影响程度大小,进而确定关键影响因素;其次,考虑关键影响因素之间的交互作用,构造了L27(313)正交表,通过F检验量化了关键因素影响显著性。基于实际路网的交通仿真试验结果表明:（1）浮动车空间分布均衡度、固定车检器覆盖率、浮动车渗透率、交通需求水平、车辆号牌检测器识别率、固定车检器空间分布模式对MFD构造准确性的影响程度依次降低,浮动车渗透率、浮动车空间分布均衡度、固定车检器覆盖率3种因素显著影响MFD构造准确性;（2）在浮动车空间分布较为均衡条件下,当固定车检器覆盖率达到45%及以上或浮动车渗透率分别20%及以上时,可以相对有效保证MFD构造的准确性;（3）当固定车检器覆盖率相对偏低、浮动车渗透率较高时,因素间的交互作用才能显著体现。第三,针对既有路网交通运行状态划分研究多基于单一时间汇聚水平上的路网交通流参数而难以考虑状态变化趋势问题,提出了一种考虑交通流连续演变特征变化的路网状态转换点识别方法,实现了路网交通运行状态划分与静态交通容量估计,量化分析了路网静态交通容量影响因素。路网交通运行状态在一天中通常呈现不同的演变特征（如流量-密度单调递增等）,演变特征突变常对应路网交通运行状态改变。鉴于此,论文首先提出以MFD中路网状态点前后一定长度的时间序列数据来表征路网交通状态演变特征;其次,基于动态时间弯矩算法,量化了连续演变特征变化程度（即相似度）;第三,通过搜索相似度变化极值点,实现了路网交通运行状态转换点的识别;第四,利用高斯混合模型对状态转换点进行分类,实现了基于状态转换点的路网交通运行状态划分与静态交通容量估计;最后,基于正交试验方法,分析了路网交通容量影响因素。基于实际路网交通数据与仿真数据的案例分析结果表明,论文提出方法可以有效捕捉路网交通运行状态演变特征的突变,能够将路网交通合理划分为非饱和、饱和、过饱和三种状态,进而实现路网静态交通容量估计。路网交通容量影响因素分析结果表明,影响路网交通容量的影响因素依次为路网交通需求分布、信号配时方案与路网结构、区域交通诱导策略。最后,针对既有路网交通容量估计研究多为静态容量估计,无法考虑实际路网交通容量受多种因素影响而动态变化问题,提出了数据驱动下路网交通容量动态估计方法和考虑动态交通容量的路网交通运行状态判别模型。以路网MFD曲线为凹函数、MFD路网平均交通流量极大值对应路网容量为假设,论文基于静态交通容量及饱和状态下路网平均交通流密度区间,提出了基于自适应卡尔曼滤波方法估计路网动态交通容量;在此基础上,考虑交通容量动态变化特性,建立了基于隐马尔可夫模型的路网交通运行状态实时判别方法。实际数据与仿真案例研究结果表明,早晚高峰时段附近的交通容量有不同幅度的增加,考虑动态交通容量的路网交通运行状态判别方法能够有效识别出交通运行状态的连续演变变化,提出方法可实现路网动态交通容量的合理稳定估计及路网交通运行状态的准确判别。