随着国民经济水平的提高,城市道路交通快速发展,汽车数量快速增长,交通矛盾日益激化。如何获取交通流数据,掌握交通状况,利用现有交通资源缓解交通矛盾是面临和亟需解决的问题。针对这些问题,本文研究了一种基于车联网的道路车辆密度分布数学模型,提出了一种基于改进的三次指数平滑法的道路车流量预测算法,开发了一款获取道路交通流数据状况的安卓移动APP应用客户端。论文的主要工作如下:(1)在对车联网、车辆密度及交通流预测研究现状深入调研的基础上,提出了基于车联网车辆密度分布及预测系统的框架,并对其中常用的数据采集、存储以及处理方法进行了研究介绍。(2)对基于车联网车辆密度分布及预测关键技术进行了研究,包括交通流数据预处理的方法及地图匹配算法。数学推导了道路车辆密度以及车辆密度分布的概率密度分布,针对交通车流量预测,在现有的三次指数平滑法基础上进行改进,优化了其平滑系数,提出了一种改进的三次指数平滑法对交通流进行预测。(3)基于Windows和Android平台,对本文提出的基于车联网车辆密度分布及预测系统进行了开发实现,分别从服务器端和客户端进行了功能和非功能的需求分析,给出了服务器端和客户端的设计及实现过程,并在真机上安装APP,基于Android4.4和windows7系统环境对服务器端及客户端APP进行了测试,验证了系统的有效性和可靠性。