从宏观层面上回顾和论述城市交通系统与土地利用的关系，指出城市交通系统是由私人交通体系和公共交通体系构成的大系统。分析以私人交通体系和公共交通体系为导向发展城市的效果差别，指出只有合理匹配私人交通和公共交通设施才能建设高效的城市交通体系。针对城市发展，分别对私人交通和公共交通的需求进行了定量分析。 针对私人交通体系，本论文分别从城市交通需求和交通环境容量两方面建立了城市汽车保有量预测模型，为可持续发展的城市交通系统提供理论依据和数据依据。同时针对汽车生产给国民经济带来的经济性和汽车交通发展诱发的外部不经济性，分析汽车交通的经济效果。在汽车保有量预测中，首先利用人工神经网络技术构建汽车保有量的宏观预测模型。为了模拟汽车保有量与其影响因素之间的非线性关系，分析影响城市汽车保有量的主要因素，将城市人口密度、人均GDP数据、公交线网密度、道路网密度、车价，收入、燃油价格以及外界干扰因素作为自变量，汽车保有量作为输出变量，利用BP神经网络技术建立预测模型。其中，外界干扰因素代表了一组难以量化的变量，用来模拟这种因素对汽车保有量的突变影响。 其次，从城市交通环境负荷的角度出发，开发在交通环境容量约束下的城市最大汽车保有量预测模型。目的是预测在一定的交通环境负荷上限约束下，城市可以容纳的最多的汽车数量。模型采用双重规划的思想，上层问题以小区的汽车保有量之和最大为目标函数，约束条件是路段上的汽车尾气排放不能超过相应的交通环境容量；下层问题是固定需求的用户平衡分配模型，模拟用户的出行时的路径选择行为。为了实现两层模型间的相互反馈，同时求解两个优化问题，开发了一个基于灵敏度分析的求解算法。算法从下层模型得到路段流量以及道路交通需求对小区汽车保有量的偏导数，并把该导数信息代入到上层模型中。 接下来本研究从汽车产业给国民经济带来的贡献以及汽车使用造成的负面影响两个方面，分析城市汽车交通的经济效果。在计算汽车产业的正面经济效果时，利用投入一产出及产业关联机理，分析与汽车制造业相关联的上游和下游产业，计算由于汽车产量增加带来的直接经济效果、间接经济效果以及各种波及效果，得到单位汽车生产对国民经济的贡献度。另一方面，研究汽车交通环境污染和交通事故的外部不经济性。以汽车保有量与交通环境负荷、汽车保有量与交通事故总量之间的变化关系为基础，建立宏观预测模型，并把该预测结果转换成金钱指标。最后，综合正反两方面的经济效果，分析汽车交通的经济效果。