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智能交通系统是解决地面交通拥挤、改善交通环境、提高交通运输效率、减少交通事故的最有利的手段。
在本文中，主要的数据来源有SCATS系统和出租车GPS数据。一方面，对于SCATS系统数据分别建立了基于交通流理论求解区间平均速度的算法，以及基于排队论求解路段平均速度的算法。另一方面，就出租车的GPS数据，提出了城市路网动态交通流状态估计的方法，以及基于GIS和GPS技术构建的城市交通流速度监测的算法。这些算法基于上海市实际数据设计实施，实时性强、精度高、效率高，且尽可能最大化了交通信息价值。
根据这些算法，分别求得不同物理含义的交通流参数，其结果可以在数字地图上显示为交通流谱，用不同的颜色代表不同的交通状况，并可送至交通信息发布系统及其诱导系统等，为进一步的处理打基础。
通过对实际的SCATS数据与GPS数据的处理可以看到，求得的速度与直观分析的趋势相符合，能够较好地反应交通流的实际状况。