城市快速路是道路交通网络的主骨架,承担着大量的机动化出行。在城镇化与机动化进程高速发展的背景下,私家车数量日益增多,高峰期道路堵塞日益严重。交通诱导通过引导出行者改变出发时刻、路径选择与交通方式来均衡道路交通资源的时空分配,是缓解交通拥堵的常用措施之一。然而,由于交通诱导对象识别不准确,不仅诱导措施未达预期效果,同时也因强制改变出行行为习惯而难以被出行者接受。交通诱导的实施效果不仅与出行者是否接受诱导建议相关,同时还需考虑拟诱导对象是否为产生拥堵的根源。因此,本研究旨在准确定位高峰期快速路网中的拥堵源路段,并根据车辆出行特征实现拟诱导分流对象的精准识别,并制定精细化诱导分流策略,从而提高诱导分流方案的参与率,充分利用道路已有通行能力,缓解路网拥堵。研究成果在苏州市“内环+延伸线”井字型快速路进行了实例应用,具体研究内容如下:（1）基于高德路况车速数据,提出拥堵路段和拥堵源路段的识别方法。首先根据路段时变车速识别高峰期拥堵路段,并根据上下游路段时空交通状态的差异来定位拥堵产生的根源,拥堵源路段。研究结果表明苏州市井字型快速路拥堵路段占快速路总里程的25%,拥堵源路段占7%,同时拥堵源路段对上游拥堵路段交通状态存在显著影响,且距离越近,影响越大。（2）基于车牌识别数据,分析早高峰快速路车辆的出行特征,以识别推荐诱导分流对象并提出精细化诱导分流策略。本研究提取快速路出行频次、地面道路出行频次、快速路出发时刻离散度和快速路路径多样性4个指标来反映出行者在选择出发时刻与出行路径的特征,并采用K-means++算法将出行者划分为4类,最后根据各类出行者特征制定精细化诱导分流策略。研究结果表明,快速路早高峰14%的车辆产生了51%的交通量,可推荐诱导分流对象占总车辆的47%。（3）结合快速路拥堵交通状态与推荐诱导分流对象及精细化诱导分流策略,提出了快速路精细化诱导分流方案的具体制定流程。本研究以苏州市快速路网中某一拥堵区域为例,阐述了精细化诱导分流方案（包括快速路错峰、快速路绕行和地面道路绕行）的定量制定方法,并利用动态交通仿真软件DTALite对诱导分流方案实施效果进行了评估。研究结果表明,在精细化诱导分流方案下,拥堵区域平均车速提高了 57%（非精细化诱导46%）,车小时降低了 66%（非精细化诱导60%）;整体路网平均车速提高29%（非精细化诱导19%）,车小时降低28%（非精细化诱导21%）。