摘要：为了从海量动态交通数据中快速识别路网中存在的交通拥挤，通过分析拥挤的特征模式和各种数据挖掘技术的特点后，设计了一种适用于城市快速路的交通拥挤自动识别方法。该方法将占有率、速度和流量三个基础交通流参数进行组合得到新的特征变量，运用优化的多层前馈神经网络模型对特征变量进行处理来判断是否有拥挤发生，通过分析模型输出结果的变化趋势区分常发性拥挤和偶发性拥挤。模拟数据和实测数据对比结果表明，该方法可以识别城市快速路上发生的交通拥挤，具有良好的实用性。

关键词：交通信息工程 交通拥挤识别 数据挖掘 人工神经网络 交通状态 

单位：吉林大学交通学院; 吉林长春130025