缓解城市交通拥堵成为许多城市的治理挑战,研究交通拥堵问题对于交通拥堵的预防起着重要作用,在交通研究领域中占有重要的研究价值。文章通过讨论社会、经济、城市发展以及相关管理政策与交通拥堵间的影响关系,确立了六种社会经济可量化指标作为本文探讨社会经济影响因素与交通拥堵统计关系的代表性研究变量,其分别为地区生产总值、常住人口总量、机动车保有量、城市道路里程、公交运营里程以及轨道运营里程,同时以北京市公布实施的交通拥堵指数指标作为交通拥堵水平的刻画依据。其次通过皮尔逊相关性分析确定了六种社会经济指标与交通拥堵指数间存在相关关系。最后,文章建立两种分析模型分别为多元线性回归模型与BP神经网络模型,通过两种模型的对比研究挖掘社会经济影响因素与交通拥堵间的统计关系,揭示了社会经济因素对交通拥堵指数的解释能力。文章得到如下结论,文章所建两种分析模型是有效的,其中多元线性回归分析模型的调整后R方值达0.931、显著性概率P值接近于0满足显著性检验,神经网络残差散点图呈现随机分布。其次,根据模型优度的对比分析,多元线性回归模型与BP神经网络模型拟合优度均达0.9以上,说明在两种分析模型下,社会经济影响因素对于交通拥堵指数的解释能力达到90%以上,确定了社会经济发展与交通拥堵之间的统计关系。此外根据本文所建模型对各社会经济因素重要性分析的结果,结合拥堵治理实际本文从公共交通系统、城市发展、人口总量等角度对城市交通拥堵治理作出相关思考与建议。