城市道路交通拥堵已成为制约城市可持续发展的顽症。由于我国对城市交通拥堵的研究一方面标准不统一,系统性欠缺;另外一方面理论性虽强,但实用性欠缺。从我国城市交通拥堵的特性分析开始,开展城市道路交通拥堵评判模型、预测模型、优化模型和控制策略研究,具有重要现实意义。本文主要开展了以下五个方面的工作,致力于为政府部门、出行居民、科研人员等进行评价、预测、优化、控制城市道路交通拥堵提供新的研究思路和方法:1.研究城市交通“致堵”原因,构建城市交通拥堵评判指标体系。从四个视角综述“致堵”研究成果,并指出问题。通过研究拥堵类型、拥堵演化机理、拥堵评判方法,结合我国实际,构建了包含宏观、中观、微观三个层次的城市道路交通拥堵评判指标体系,确定各层次拥堵评判指标的基本功能、量化方法及相互联系。2.研究城市路网交通拥堵综合评价方法,提出一种基于模糊神经网络的拥堵综合评价方法。分析了国内外城市路网交通拥堵评价方法,通过对我国近年来城市道路交通拥堵影响因素与道路交通拥堵之间的关系分析,从选取评判指标出发,基于模糊神经网络提出一种反映城市路网交通拥堵程度的综合评价方法,简称TFI指数法(Traffic Fuzzy neural network-Evaluation Index,TFI),实例验证了本方法的可行性。3.研究城市道路交通拥堵预测模型,提出一种基于CS-SVR的拥堵预测算法。在分析单一模型预测技术和融合模型预测技术的基础上,提出一种基于布谷鸟搜索算法(CS)和支持向量机回归(SVR)模型融合的道路交通拥堵预测算法,将常用的SVM预测方法和本文所提出的CS-SVR预测方法进行对比分析,实例验证了本算法的精度更高。此外研究了基于CS-SVR的城市路网交通拥堵态势评价方法,实例验证了本方法的可行性。4.研究城市道路路网优化模型,提出一种城市道路路网优化模型。从城市道路网络性能、环境影响、投入费用三个方面分析了城市道路网络交通拥堵博弈关系,构建了基于多层目标优化的城市道路路网优化模型,寻求路网通行效率、环境影响、路网建设费用之间的最优平衡关系,为城市路网优化决策方向提供借鉴。5.研究城市交通拥堵控制策略,综述了基于信号控制、基于需求管理的城市交通拥堵态势控制策略,并重点针对信号控制交叉口交通流模式划分定义问题,提出一种基于聚类分析的交叉口智能信号控制方法,研究了基于规划管理的城市道路交通拥堵控制策略,最后通过实际案例进行验证。