简介：针对传统交通控制与诱导模型及算法的不足，提出了具有中心协调系统（CCOS）的交通控制与诱导协同模型。利用数据融合技术将历史数据的短时交通预测、交通事件检测结果以及实时交通流数据设计面向交通动态的信息融合，并采用神经网络技术构建基于神经网络的交通控制诱导协同模型，同时对模型的参数进行了确定。。通过典型的路网进行仿真实验和对比分析，实验验证了该模型具有可行性和有效性。
简介：行程时间是交通出行服务水平的重要衡量指标，也是交通出行者所能直接感知的重要出行指标。良好的行程时间计算应用是进行道路交通管理、交通信息服务和路径诱导的重要支撑，亦是进行城市交通规划的重要数据支撑。本文总结了道路行程时间的有关参数及指标、行程时间的计算和行程时间分布规律，预测出城区任意两点间的近似行程时间，为城市交通诱导模型提供理论基础。
简介：本文介绍了重庆市“互联网＋”交通诱导系统的建设背景，详细阐述“互联网＋”交通诱导平台的系统架构以及该系统在重庆市主城区示范应用取得的效果。同时，总结了“互联网＋”交通诱导系统建设过程中的经验，以期为国内其他城市的交通系统建设提供借鉴。
简介：本文对潮汐车道组织形式和管控方式进行细致研究，提出分段式渐进诱导潮汐车道组织管理方式，结合珠海市吉柠路应用实践，系统介绍了分段式渐进诱导潮汐车道实施条件、设置形式、管控策略及取得的成效。分段式渐进诱导潮汐车道的实践创新丰富了公安交通管理工作的方式方法，可为各地公安交通管理部门在治理城市道路交通拥堵中遇到的难题提供参考和借鉴。
基于神经网络的交通控制诱导协同模型
基于道路行程时间的城市交通诱导模型研究
重庆市“互联网＋”交通诱导系统构建与应用
珠海市分段式渐进诱导潮汐车道的创新研究与实践
