深入研究并掌握交通流的演化机理和运行规律是解决城市交通问题的首要任务。换道行为作为实测交通流中主要的驾驶行为,被认为是诱发交通安全与交通拥堵问题的重要致因,正受到越来越多的关注。通过对换道行为进行研究,从而制定科学的交通管控策略,可以有效减少事故发生,缓解拥堵。由于换道行为复杂,导致目前获取的换道数据精度较低、换道建模的完整性和可靠性不足。因此,如何提取高精度的换道数据,如何对换道全过程进行统一建模描述,如何验证换道模型的有效性,是本文要解决的关键问题。本文首先从实测数据获取与处理、换道全过程建模和换道模型的标定三方面分类分析并综合评述国内外现有相关研究,递进式地阐释本文的研究思路；其次,着眼于实测轨迹数据误差结构,利用数据清洗手段重建高精度的轨迹数据库,并进行重建结果评价；再次,基于重建的轨迹数据库提取换道实施过程,分析该过程内微观驾驶人效应与换道特征；然后,搭建元胞自动机仿真平台,建立了基于换道车实施换道与换道行为整个时空过程的微观仿真模型,对双车道与入口匝道系统的换道行为进行数值模拟和详细分析；最后,利用实测数据对构建的模型进行校验。具体的研究工作如下：(1)在分析数据误差的基础上,提出了重建车辆轨迹数据的数据清洗方案。结合轨迹数据特征确定了分目标、分阶段的数据清洗任务,应用曲线插值理论、信号处理手段、带有运动学与交通流动力学约束的非线性寻优方法、时间序列分析、支持向量机等多种数据清洗手段,重建了车辆的纵向位置、速度、加速度和横向位置信息并计算出了车道线空间坐标。重建结果表明,重建的数据消除了过多的数据极值,更为接近驾驶实际,在之后的分析中可直接使用车辆的纵向位置、横向位置、速度和加速度信息,一定程度上匹配了微观层面对换道实施过程的数据分析需求。(2)基于上步重建的车辆轨迹数据,定义了换道实施过程的空间起终点,提出了从轨迹数据中获取车辆空间关系的相关性规则和用于提取换道实施过程的启发式规则,并应用于不同类型的换道场景。在此基础上,提取了换道实施过程中相关车辆的主要特征及其变化情况,得出了：换道耗时的概率密度函数服从对数正态分布、强制换道与自由换道的换道耗时存在显著差异、换道速度越低耗时越长、车辆类型与换道耗时有关等结论。此外,还重现了国内外广为接受的交通实测现象,如亚稳态、宽运动堵塞和驾驶人预判与松弛效应,验证了微观换道建模的常用假设,可为下一步的换道仿真建模提供研究思路。(3)搭建了不同交通构成、不同边界条件、不同仿真场景的元胞自动机仿真平台,通过重现部分经典的仿真实测结论验证了平台的可靠性。分别构建了符合换道实施特征与驾驶入交互的仿真模型,称为考虑换道实施过程的元胞自动机模型和考虑转向灯效应的元胞自动机模型,以原始的元胞自动机换道模型作为对比参照,分别在同质交通构成与异质交通构成条件下,分析双车道交通系统与入口匝道交通系统的模型表现。通过数值模拟手段,两个模型均可得到上一步观测到的宏观实测现象,后者能够模拟得到驾驶人微观的预判松弛效应、换道失败等现象。(4)提出了基于遗传算法的元胞自动机模型标定方法,利用重建的轨迹数据库,分别从宏观层面和微观层面对上一步提出的考虑换道实施过程的元胞自动机模型和考虑转向灯效应的元胞自动机模型以及原始的双车道元胞自动机模型进行了标定。标定结果表明新模型的标定误差优于对照模型,尤其在换道特征指标方面的标定精度远高于对照模型。最后利用交叉验证法给出了新模型的泛化精度,完成了理论建模与实测验证的有机统一。