属性集A' = {a' y};其中，y为自然 数，且y彡3。
[0064] 步骤6A3、由简化条件属性集A' = {a' y}、决策属性集De构造简化决策系统，并 构造第二区分矩阵〇1^出）={9'（>，'\￥)|(;><(^'（>，'\￥)=9'（￥，￥)} (;><(;;其中，9'（>，'\￥)= {a' A' ；f(a' yV)辛 f(a' yw)且 p(dv)辛 p(dw))}。
[0065] 步骤6A4、根据第二区分矩阵列写第二区分函数· ________ '并通 过对第二区分函数的化简去除简化决策系统中的冗余条件属性值，得到最简决策系统。 [0066] 步骤6A5、根据最简决策系统得到处交通状态预测结果的确定性规则。
[0067] 这里，交通状态预测结果的确定性规则的格式为：IF.
THEN p (d)； 其中，f(a'y)为简化条件属性a'y的属性值，
表示f(a'y)的与逻辑或者 或逻辑；P(d)为决策属性d的属性值。例如，如果y = 3、Logic[ ·]为与逻辑时，则
;也就是说当f (a' D、f (a' 2)、f (a' 3)均成立时，p (d) 成立。
[0068] 本发明步骤6中，所述采用不相容融合方法确定交通状态预测结果，包括如下步 骤：
[0069] 步骤6B1、写出初始决策系统关于初始条件属性的所有等价关系：关于平均车流 量&的等价关系Rq，关于平均车速的等价关系Rv，关于平均占有率?的等价关系R。，关于平 均车流量?与平均车速[的等价关系Rqv，关于平均车速与平均占有率[的等价关系Rv。，关 于平均车流量?与平均占有率J的等价关系Rq。，关于平均车流量&、平均车速；;与平均占有 率0的等价关系Rqvci;并求上述各等价关系关于等价关系F的上近似集、下近似集：等价关系 Rq关于等价关系F的上近似集、等价关系Rq关于等价关系F的下近似集' 等价关系Rv关于等价关系F的上近似集、等价关系Rv关于等价关系F的下近似 集，等价关系Rci关于等价关系F的上近似集、等价关系Rci关于等价关系 F的下近似集，等价关系Rqv关于等价关系F的上近似集、等价关系1关 于等价关系F的下近似集'等价关系Rvci关于等价关系F的上近似集、等 价关系R?关于等价关系F的下近似集，等价关系Rqci关于等价关系F的上近似集 if j、等价关系Rq。关于等价关系F的下近似集'等价关系Rqvci关于等价关系 F的上近似集A^ATa j、等价关系Rqv。关于等价关系F的下近似集。
[0070] 步骤6B2、求上述各等价关系关于等价关系F的边界集及对应的可信度：
[0078] 步骤6B3、根据上述各等价类的下近似集导出确定性规则，根据上述各等价类的边 界集导出各可信度Pq (Xh)、Pv (Xh)、P。(Xh)、Pqv (Xh)、Pv。(Xh)、Pqv。(X h)对应的可能性规则。
[0079] 交通状态预测结果的可能性规则的格式为：IF
THEN p (d) e Xh，且满 足 Pm(Xh);其中，m = q，V，〇, qv，vo, qvo, q、V、〇 与 a' p a' 2、a' 3--对应。例如，如果 y =3、Logic[ ·]为与逻辑时，则
;也就是说当f (a\)、 f (a' 2)、f (a' 3)均成立时，p (d) e Xh成立；且该条可能性规则成立的准确度为P qv。(Xh)。
[0080] 综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。 凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的 保护范围之内。
【主权项】
1. 一种交通态势评估方法，其特征在于，所述评估方法包括如下步骤： 步骤1、采用感应线圈sei采集第一实时车流量qi、第一实时车速^、第一实时占有率 〇1，采用红外检测器se2采集第二实时车流量q2、第二实时车速v2、第二实时占有率〇2，采用 微波检测器se3采集第三实时车流量q3、第三实时车速v3、第三实时占有率〇3，采用声学检 测器se4采集第四实时车流量q4、第四实时车速^、第四实时占有率〇4，采用视频检测器se5 采集第五实时车流量％、第五实时车速v5、第五实时占有率〇5、实时交通事件acc、实时车辆 排队长度U采用浮动车采集路段实时行程时间tp、实时行车距离s、实时拥挤长度lw; 步骤2、对步骤1采集得到的各初始信息进行数值缺失检验：若缺失，则对采用相关分 析法进行数值修复后得到的第一修复车流量q'i、第一修复车速v'i、第一修复占有率〇' ：、 第二修复车流量q' 2、第二修复车速V' 2、第二修复占有率〇' 2、第三修复车流量q' 3、第三修 复车速V' 3、第三修复占有率〇' 3、第四修复车流量q' 4、第四修复车速V' 4、第四修复占有率 〇' 4、第五修复车流量q' 5、第五修复车速V' 5、第五修复占有率〇' 5、修复交通事件acc'、修 复车辆排队长度1\、修复行程时间t'p、修复行车距离s'、修复拥挤长度1' "执行步骤3 ; 若不缺失，则直接执行步骤3 ; 步骤3、对步骤1采集得到的各初始信息、步骤2修复得到的各修复信息进行阈值检验 或机理关系检验：当数值超过阈值范围或不满足机理关系时删除该数值；当数值满足阈值 范围与机理关系时执行步骤4 ; 步骤4、确定实时最大传感器连接组；同时，获取实时最大传感器组内相同指标的平均 值，包括：平均车流量^、平均车速；、平均占有率5 ; 步骤5、根据实时交通事件acc、实时车辆排队长度I、实时行程时间tp、实时行车距离s、实时拥挤长度lw、修复交通事件acc'、修复车辆排队长度1 修复行程时间t' p、修复行 车距离s'、修复拥挤长度1'w确定实时交通状态d的初始值为畅通、缓行、一般拥堵或严重 拥堵； 步骤6、判定平均车流量平均车速；、平均占有率[、实时交通状态d是否相容，并 根据判定结果采用相容融合方法或不相容融合方法确定交通状态预测结果。2. 根据权利要求1所述的交通态势评估方法，其特征在于，步骤2中，所述采用相关分 析法进行数值修复，具体包括如下步骤： 步骤21、设定初始信息数值缺失时刻t之前的n个数值序列为xtn，xtn+1，…，xt ;，…，xt 其中，xt ;为n个序列中的任一值，t、n、i均为自然数，且1 <i彡n; 步骤22、获取xtn，xtn+1，…，xti，…，xtj9k阶自相关系数rk:k3. 根据权利要求1所述的交通态势评估方法，其特征在于，步骤3中，所述阈值检验包 括： 实时车流量阈值检测，具体为：〇彡qb彡ffT/60 ;其中，C为道路通行能力，T为采样 时间，之为第一修正系数，b为自然数且1彡b彡5 ; 修复车流量阈值检验，具体为：〇 <q'fAT/60 ; 实时车速阈值检测，具体为：〇彡vb彡fvVni;其中，Vni位道路限速，fv为第二修正系数； 修复车速阈值检验，具体为：〇彡v'b彡fvVni; 实时占有率阈值检测，具体为：〇 < 〇b< 60TS。;其中，S。为所述感应线圈Sei、所述红外 检测器se2、所述微波检测器se3、所述声学检测器se4或者所述视频检测器se5的扫描频率；修复占有率阈值检验，具体为? 实时行程时间阈值检测，具体为 ：中，1为道路长度，I为车 辆排队长度，为红灯信号长度； 修复行