快速路作为城市交通快速连接主通道,其交通运行水平不仅影响自身状态,还与城市内部道路及高速公路运行状态息息相关,随着交通出行需求的增加,快速路交通运行拥挤问题日趋严重。缓解快速路拥挤问题,需要以快速路交通运行状态的准确判断为前提,全面了解快速路交通运行状况,能够为后期管理控制提供有效支撑。本文首先从快速路交通数据层面着手,对城市快速路交通数据进行统计特征分析。借助统计学数据特性分析基本原理,选择交通量Q,速度V及时间占有率O,以这三个参数的变化量(35)Q、(35)V、(35)O,从参数分布特性及参数分布相关特性两方面展开分析,有效衡量交通状态的变化范围。其次,选择灰色关联度与系统聚类相结合的方法,对交通状态参数进行模糊聚类估计,并确定灰色关联矩阵,同时选择参数选择统计量RSQ及半偏相关统计量SPRSQ,对状态参数进行了状态最佳分类数量模糊估计,从而确定交通状态最佳分类结果;接下来,以常见的两相位、三相位等状态分类为基础,结合上一章中得到的宏观模糊最佳分类结果,将快速路交通状态进一步细化为稳定自由流、亚稳定收敛、亚稳定捕捉、稳定阻塞四个明显特征阶段,并结合每一特征阶段中各自的变化特征,选择不同参数和不同分析方法单独提取每一状态类型的特征并展开分析。掌握各类交通运行状态的特征之后,还需对其进行辨识,将辨识结果应用于交通管理控制的理论及相关实践中。因此,在本文最后一章,采用D-S证据模式识别原理,以交通参数的统计特性和4类交通状态的划分为基础,构建交通单参数模式识别模型,确定基本概率赋值函数,并进一步通过结合Q、V、O三者变化范围,对多状态参数数据进行融合,从而完成对交通状态的整体辨识,并结合实例,对快速路交通运行状态特征阶段变化规律进行辨识应用。