随着电动自行车在我国城市居民出行比例中的逐年增长以及传统自行车出行比例的逐年减少,许多城市的电动自行车出行量已经超过了传统自行车出行量。在非机动车道内电动自行车与传统自行车的混合行驶形成了混合非机动车交通流。它的出现使得城市道路交通变得更为复杂,给城市交通管理带来新的难题。电动自行车运行速度普遍超标,与传统自行车的速度差异大,是相关交通问题的主要症结之一。因此,深入研究混合非机动车交通流特性和非机动车道路通行能力对非机动车交通流理论的发展和城市道路交通问题的解决有着重要意义。本研究以城市非机动道路基本路段为对象,系统研究以下几方面内容：(1)混合非机动车交通流的统计特征以实测数据为基础,深入分析混合非机动车交通流中两类车辆(电动自行车与传统自行车)的静态特征与动态特征以及骑行者特征。研究混合非机动车交通流运行速度特征及其主要影响因素。研究结果表明,电动自行车与传统自行车的静态特征差异较大,主要体现为车辆横向宽度的差异。电动自行车是城市居民非机动出行中的主要方式,从性别上看,男性骑行者是非机动出行的主体：从年龄结构上看,青年骑行者为非机动出行的主体。车辆类型的差异以及骑行者性别、年龄的差异会对运行速度产生显著影响,而车辆是否载人或载物对车速影响不大。(2)混合非机动车交通流速度特性以基本路段中个体车速为研究对象,建立传统自行车速度、电动自行车速度以及二者混合运行速度的混合高斯分布模型；研究混合交通流的车速离散性,分析车速归一化离散度与变异系数的主要影响因素。研究各路段车辆超车次率的主要影响因素,建立车辆超车次率与主要影响因素之间的回归关系模型。研究结果表明,使用三元混合高斯分布模型能较好地拟合各路段车速的实测数据；车速归一化离散度、车速变异系数二者都分别与车道宽度、两类车辆速度均值等影响因素存在线性回归关系。此外,各调查路段的总超车次率主要与电动自行车平均车速、15%位传统自行车车速成线性回归关系；电动自行车超车次率与电动自行车平均车速以及车辆速度方差成线性回归关系。(3)混行非机动道路通行能力使用8个宏观交通流速度-密度关系模型估算非机动车道通行能力,并提出一种新的电动自行车对传统自行车换算当量值(BEU)的计算模型与验证方法。研究结果表明,利用不同的模型估算通行能力得到的结果与误差存在较大差异。此外,采样时间间隔、电动自行车比例以及车辆搭载人(或物)的比例对通行能力的估算有较大影响。电动自行车的BEU估算值为0.66,纯传统自行车流条件下的通行能力估算值为1800 bikes·(h·m)-1,而纯电动自行车流条件下的通行能力估算值为2727 bikes·(h·m)-1。(4)混合非机动车交通流模型宏观角度,本研究借鉴经典Logistic模型思想建立混合非机动车交通流流量-密度关系模型,并研究电动自行车的比例对关系模型的影响。微观角度,本文采用两类CA模型(NS CA模型与M-CA模型)对交通流速度-密度及流量-密度关系进行建模,并利用实测数据进行对比分析与模型评价。研究结果表明,本文提出的宏观流量-密度模型能较好地描述混合非机动车交通流在不同状态下的特征；而在微观模型中,M-CA模型更适用于混合非机动车交通流基本参数关系的建模。