La situación de congestión del tráfico es un indicador de referencia importante para el control y la gestión ordenada de los sistemas de tráfico. A medida que los sistemas de transporte inteligentes (ITS) se vuelven cada vez más populares, el desafío de realizar evaluaciones de la situación de congestión del tráfico en tiempo real (TCSAs) en la era posterior al tráfico es particularmente importante. En este estudio, proponemos un esquema de TCSA para evaluación integrada difusa de múltiples métricas basado en tres parámetros de tráfico de vehículos predichos para el entorno de Vehículos de Internet 5G (5G-IoV), que está dedicado a acelerar el desarrollo de ITS. En primer lugar, el esquema utiliza un suavizado exponencial adaptativo de múltiples modelos dinámicos (DMMAES), que puede calcular los coeficientes de suavizado óptimos y el peso de cada modelo basado en errores de predicción históricos para predecir la velocidad promedio y el volumen de tráfico, y luego calcular la velocidad de tráfico predicha, la densidad de flujo de tráfico y la saturación de la carretera de los tres indicadores de congestión del tráfico. En segundo lugar, los valores predichos de los tres indicadores de congestión del tráfico se utilizan como evaluación integral difusa, teniendo en cuenta la vaguedad de los niveles de congestión del tráfico, la incertidumbre de los indicadores y el conflicto entre los indicadores, utilizando una función de afiliación trapezoidal para determinar el grado de afiliación de cada indicador a través del método CRITIC adaptativo para determinar los pesos. Finalmente, las situaciones de congestión del tráfico predichas se clasifican en cinco niveles. La efectividad del esquema fue verificada por los datos medidos de Yanta North Road en Xi"an. Los resultados mostraron que el nivel de congestión del tráfico predicho por TCSA fue básicamente consistente con la situación real y tuvo una alta precisión de predicción.