快速路是城市道路的最高层次。城市快速路交通流信息采集、融合、交通控制等问题是快速路智能交通管理系统建设中的关键问题。本论文研究了城市快速路交通流采集与控制的相关问题,主要内容如下:1.针对快速路同一检测面上多检测器的交通数据融合问题,论文提出了两种交通数据融合方法,一种是基于NN-FR的数据融合方法,具体为在设计ANFIS置信度判别器基础上,建立了自适应NN-FR信息融合系统。另一种是基于支持向量机的交通数据融合方法,具体采用支持向量机回归理论实现数据融合。论文还对这两种方法做了比较研究,并对某市的某一检测面上的三种检测器所测量的交通数据的融合进行了仿真计算。2.针对快速路交通中不同检测面数据的关联性问题,论文提出了两种不同检测面数据关联性的确定方法。一方面,针对交通数据的非平稳性,提出了一种基于协整理论的不同检测面交通流量数据关联性的确定方法。另一方面,针对交通数据所具有的数据量庞大、有噪声、随机、有复杂的数据结构等特性,提出了一种基于时间序列相似性分析的不同检测面交通流量数据关联性的确定方法。在对交通中不同检测面数据进行关联性研究基础上,论文对检测器布点优化以及检测器状态校验进行了初步探讨研究。3.针对快速路交通控制问题,提出了一种基于递阶协调控制的快速路控制求解算法。在详尽分析适合于快速路交通控制主要方法的基础上,结合大系统递阶控制思想,将快速路整体控制分解为对单一路段的控制,并通过协调层调整各路段的控制策略,以满足道路系统总体的性能要求。此外,对原交通流微观仿真系统进行了改造,使之适应快速路交通控制仿真的需要,并利用该仿真系统对本文提出的控制方法,进行了仿真。4.讨论并建立了快速路交通管理系统框架结构。论文作者结合工作实际,分析了城市快速路交通管理的特点和功能需求,给出了城市快速路管理系统的基本框架结构,为交通管理系统的建立和实施打下了基础。