近年来,交通堵塞问题已成为各大城市面临的一大难题,而开展交通流理论的研究,对于更科学地指导和解决这一问题无疑是非常必要的。目前,随着5G、AI、物联网等技术的大力发展,智能交通系统(Intelligent Transportation System,简称ITS)已成为未来智慧交通的发展方向,它的广泛应用必将对当今道路交通流产生重要的影响作用。因此,开展ITS环境下的交通流动力学建模与稳定性分析研究,对于缓解交通拥堵具有重要的现实意义和工程应用价值。本文在现有交通流微、宏观模型的基础上,基于车联网通讯技术(如,V2V:Vehicle to Vehicle),考虑道路前方车辆群的多预期平均速度、平均流量和平均密度等重要信息,提出了若干改进的交通流模型,并进行相应的理论分析和数值仿真,深入研究了道路交通系统的稳定性、交通密度波及各种非线性现象,其研究可为交通管控部门提供有益的理论依据和决策参考。全文的主要工作如下:一、在V2V环境下,从微观角度出发,综合考虑前方车辆群的平均速度和平均速度场的耦合效应,提出了多预期平均速度效应的交通流跟驰模型,重点研究了多预期平均速度效应对交通流稳定性的影响,并对交通流的非线性特征进行了深入探讨。研究结果表明,考虑多预期平均速度效应能够有效地提高交通系统的稳定性,从而达到缓解交通拥堵的目的。该研究可为车与车互联通信技术的研究提供一定的理论依据。二、在ITS环境下,从宏观角度出发,分别考虑多预期平均流量效应及平均优化流量差效应,各自建立了相应的交通流格子流体力学模型,研究了不同流量效应对交通流稳定性的影响。通过线性和非线性分析,我们发现多预期平均流量效应及平均优化流量差效应均对交通流有致稳的作用,当考虑更多前方道路流量信息时,交通系统会变得更加稳定,交通拥堵也越容易抑制。以上研究可为智能交通系统中流量信息的反馈及控制研究提供一定的理论依据。三、基于ITS的应用,分别考虑平均密度效应及多格点平均密度差效应对交通流的影响,各自建立了相应的交通流双车道格子流体力学模型,重点探讨了这两种与密度相关的信息反馈对交通系统稳定性的影响。通过线性稳定性分析,分别得到了新模型的稳定性条件。通过非线性分析,分别推导出了描述非线性密度波演化的m Kd V方程。研究表明,平均密度差效应及多格点平均密度差效应均对交通系统有致稳的作用,且考虑前方格点数密度信息越多,交通流越稳定。总之,在ITS环境下,考虑多预期平均速度、平均流量及平均密度差效应等因素,均能够达到抑制交通拥堵和提高交通流稳定性的作用。我们的研究可为智能交通系统的发展规划及智能汽车自动驾驶控制策略的设计提供一定的理论依据。最后,对全文进行了总结,并对今后将要进一步开展的工作进行了展望。