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其中： ——白日12小时交通量；
——大型车辆混入率；
——大型车辆的当量小客车系数；
——评价基准12小时交通量。
国内研究现状
郭泽斌将平均行程速度和交通饱和度用作评价道路拥堵程度的评判指标，首先设计了获取平均行程速度和交通饱和度的方法，然后应用模糊算法对评判指标和拥堵程度进行量化，最后建立了相应的隶属度函数与模糊判断规则体系，设计了城市道路拥堵程度的评判方法，用以指导人们的出行以及交管部门的决策 [11]。
祝付玲在全面分析城市道路交通拥堵特性及主要影响因素的基础上，回顾了城市交通评价指标和拥堵评价指标，并综合考虑道路特征、政府决策、城市居民出行感受和社会经济适应性，建立了适合城市道路交通特点的拥堵评价指标体系；并在分析现有综合评价方法的基础上，提出了“先状态分类后趋势分析”的拥堵评价方法[12]。
黄静静对北京交通分形动态系统采用一种基于标度指数谱的多标度扩散熵分析方法(MDEA)进行描述，通过扩散熵分析(DEA)与滑动拟合窗口方法相结合，分析2011年北京交通拥堵指数，展现标度性质的更多信息，提供了更可靠的分析[13]。
张雪莲结合累积Logistic回归模型的特点，把人对拥堵程度的感觉的量化值作为反应变量，研究拥堵强度与拥堵影响因素之间的关系，建立了基于Logistic回归分析的路段拥堵强度评价模型，对路段的运行状态进行评价；同时，作者分别在微观、中观、宏观三个层次上提出了的用于评价道路运行状态的交通拥堵指数评价指标——利用分层抽样技术，得到了最低路段抽样样本量确定方法，并采用综合评价法，分别以从时间角度和空间角度表征交通需求的指标:车辆行驶时间(VHT)和车辆行驶里程(VKT)作为加权模型中的权重，建立了基于交通需求的加权模型[14]。
白茹首先分析了交通流特性，并在此基础上从城市微观路段和宏观路网两个方面来分析交通流特性，深入解析了基本路段和和交叉口的拥堵交通流特性以及路网拥堵和常发性拥堵的交通特征，并提出从微观和宏观层面两个方面共同构建城市交通拥堵度判定指标体系的思路，将基于层次分析法的模糊综合评价作为手段进行了微观路段交通拥堵度的判定，以此为基础采用车辆行程时间(VHT)作为出行者交通需求的一个指标，提出基于VHT的交通拥堵度判定模型[15]。