随着国家经济发展和社会进步,城市居民持续增加汽车保有率显著增长。持续增长的交通压力逐渐与现有城市道路网络系统产生不匹配的现象。城市居民出行的复杂性也在不断挑战着传统的交通数据采集方法。如何利用交通大数据,找出路网弊病,同时给予合适精确的措施,成为缓解城市道路拥堵状况的关键。本文以手机定位数据、高德交通数据为数据源,提出多条独特交通状态评价指标,分析道路拥堵情况,通过对相应的改善措施进行效果评价,缓解城市路网拥堵,提炼出城市路网改善措施。本文首先以对城市道路拥堵特征进行分析,明确数据采集时间和采集范围。以手机定位数据作为核心数据源。其次,提出了速度变化度、低速行驶时间占比、路段选取必要性三条微观交通评价指标以及道路交通饱和度、交通最大辐射范围两条宏观交通评价指标,并对将指标进行标准化,建立综合评价体系。接着,对城市路网环境和出行者特性进行分析,选取随机用户理论,对最大最小蚁群算法进行优化,引入干扰信息素机制,模拟改善措施效果,建立交通流预测模型。最后,以西安市区域道路网作为研究区域,识别出拥堵路段,提出改善措施,进行交通流量预测,对路网改善效果进行评价。本文依托提出了出独特的交通评价指标,能够全面精准的对城市路网交通实际运行状态进行评价,识别出拥堵关键道路。在进行改善措施研究时,能够发掘出拥堵路段的实际拥堵原因,并对多种改善措施进行量化评价,精准描述改善措施实施效果。将精确数据源、道路状态评价和道路改善措施研究联系在了一起,有较大的实际意义。