准确和实时的VMS交通状况信息发布是缓解城市交通拥堵和平衡道路网络交通流量的重要手段，考虑到针对当前城市道路交通状态判别缺乏有效识别偶发性拥堵以及未形成SCOOT系统和VMS交通信息发布系统集成应用的现状，为此，本文结合苏州园区内SCOOT系统的线圈检测数据，重点开展了基于SCOOT数据的路段交通状态辨识方法、SCOOT系统与VMS交通信息发布系统集成实现的研究。　　在基于SCOOT数据的路段交通状态辨识方法方面，重点研究了基于路段检测器布设特点的交通状态辨识方法和基于随机森林的路段异常交通状态实时判别。根据苏州园区SCOOT检测器的布设特点及其SCOOT系统优化方式，研究道路交通状态辨识方法，作为判别道路交通拥堵状态的通用方法，并鉴于SCOOT系统在交通异常交通状态的判别上的不足，本文提出了一种构建基于预测机制的异常交通状态识别算法。该算法通过构建随机森林算法预测路段交通量与占有率，并通过与SCOOT检测器中检测到的交通量和占有率比较，进而判断交通状态是否处于异常状态。从方法实施的效果上来，本文克服了SCOOT系统仅能判别常发性拥堵的缺点，利用SCOOT数据构建预测算法判断偶发性拥堵，实现了基于SCOOT系统的路段交通状态判断。　　在SCOOT系统与VMS交通信息发布系统集成实现的研究，主要是考虑到目前VMS交通信息发布系统未与SCOOT系统集成，对于交通拥堵信息发布的不够及时和准确的缺点，从点位的布设、系统架构、系统的信息来源与发布以及系统发布的用户界面研究VMS交通信息发布系统，从而实现VMS系统与SCOOT系统的集成应用。将信号控制和诱导发布关联起来。其研究成果对提高城市路网运行效率、减轻交通拥堵具有重要意义。　　本文的研究是针对苏州园区的实际情况，开展基于SCOOT数据的路段交通状态辨识方法和SCOOT系统与VMS交通信息发布系统集成实现研究的一次尝试，将为我国城市道路的交通状态判别、VMS交通信息发布系统的设计提供一定的技术支持。