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喻泉，吴卉等采用最小二乘法提出了一种城市路网动态交通流状态预测的方法。从出租车GPS数据出发，利用最小二乘法对交通流在时空上的速度分布进行拟合建模，以车流平均速度为指标评价道路的交通拥挤状态。
部分研究学者还对已有的交通状态评价指标进行了改进，如服务水平、饱和度等。张修，杜豫川等运用二流理论提出了城市干道的交通状态评价方法，汤淑明指出应用服务水平指标评价交通状态的不足，提出了一种基于处理能力指数(Processing Capability Index, PCI)的服务水平评价方法，杜进有将饱和度指标的应用推广到城市路网交通状态的评价中。
1.2.3 现有研究不足
通过对国内外研究现状的分析可知，目前城市道路交通状态的评价与分析至今还没有一个统一的定义和标准，现有的交通状态分析研究分别涉及到微观、中观与宏观应用层面，但缺乏科学的区分与评价，针对各自的适用范围与应用目标还缺乏相应的研究。而且许多现有研究成果主要针对城市快速路或高速公路，对城市道路网的交通状态分析研究较为缺乏。
目前应用微观参数估计来分析交通状态的研究较多，且主要面向交通拥挤的自动判别，但未能建立科学的宏观评价指标体系。取得最多研究成果的道路交通拥挤自动判别算法(ACI)也主要关注于路段的拥挤判别，且多从中观的角度，将路口归入路段，但未能对交叉口交通状态作重点分析，也不能直接应用于宏观交通状态分析与评价。因此在各路网单元（交叉口和路段）交通状态评价分析的基础上，建立整个路网交通状态分析模型，将宏观路网交通状态评价与微观交通状态分析相结合，为城市交通管理与控制提供有用的决策支持信息才是更有价值的研究方向。