城市交通系统是个非常复杂的巨系统,而组成系统的各元素之间存在着复杂的非线性关系,这就导致了混沌现象的产生。而准确、可靠地预测短时交通流,是实现城市智能交通系统的控制与动态诱导的关键技术之一。然而,随着预测跨度的缩短,交通流的不确定性、时变性更加明显,传统的预测方法难以达到预期的精度。混沌理论是一种解决非线性问题重要的、行之有效的理论方法,它可以直接从非线性的复杂交通系统本身入手,从未经简化和抽象的研究对象本身去认识系统内在的规律性,因而为我们解决城市交通问题提供了新的方法和途径。本论文的主要工作如下:1.由于交通系统的不确定性与混沌是紧密联系在一起的,论文首先在介绍了混沌的基本概念及其基本特性之后,详细分析了城市交通流的不确定性和混沌现象,并对国内外学者运用混沌理论研究交通问题方面的研究成果进行了整理综述。2.相空间重构是用动力学方法分析非线性时间序列的基础,而相空间重构的关键就是其参数的选取。针对短时交通流的非线性、不确定性的特性,论文引入相空间重构理论,讨论了延迟时间和嵌入维数的选取方法,并在此基础上对城市交通流实测时间序列进行了混沌特性识别。3.在判定了城市交通流序列中存在混沌的基础上,采用改进的一阶局域法、基于最大Lyapunov指数法及基于核函数的自适应预测算法分别对某城市的交通流实测数据进行了预测,实验仿真结果表明,这三种方法都取得较好的预测效果。