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本文以广州快速路的实地交通采集数据为基础，绘制交通流三参数：速度(v)、流量(q)和时问占有率(o)两两参数问的散点图。通过在快速路基本路段、交织区、上下匝道附近等多个位置得到的参数关系图，可以观察多个数据特征现象，表明城市快速路交通流具有不同类型的时空交通模式。分析传统交通流模型和现代交通流模型的优缺点，利用实际数据验证常用的一维交通流模型：格林希尔治模型、格林伯模型、安德伍德模型和基础图表算法在城市快速路各交通单元中的普适性，以及能否观察到三相流理论所阐述的各类时空模式和特征。并从实际交通流中抽取用来划分各类交通流状态的特征参数和多类评价指标，而车辆时间占有率能够描述交通流中的交通密集程度，也可作为标定各类交通相态门限值的单值性参数，利用此参数作为标量，分析流量、平均车速的均值(分别为p、v)和标准差(分别为σ
<,Occ>、σ<,Occ>)在标量值下的变化特征。可发现在p-o、σ <,Occ>-o平面中具有强聚集性和强波动性的参数变化特性，在v-o、σ<,Occ>-o上会产生平均车速数据分布的空隙现象，并且上述两类特性在任何道路条件下的快速路交通中都可存在，以其作为交通相态的划分指标，把实际快速路交通划分为三类交通相：自由流、拥挤流和堵塞流。最后针对快速路交通流存在概然特性，研究在基本路段条件下相邻时刻的相态变化趋势，发现在时间占有率标量下，交通在相态变化和自维持过程中具有独特的概率分布特性，以及存在相态博弈特性明显的两类概然区域和第一类概然区中的交通亚稳定状态。分析两个概然区中，不同相态变化和自维持作用所呈现的流量、时间占有率和平均车速的变化特性，研究各类特征参数在交通相态变化中所起到的激发作用。最后利用文章中成功抽取的动、静态交通特征，基于模糊控制理论，构建城市快速路交通状态的判别算法和相态追踪算法，结合广州市在建和已建的智能交通信息系统，不断对该项技术进行改善和优化，为解决城市快速路网的交通问题打下坚实的基础。