交通流模型采用关系图形式描述交通流三大参数（流量、速度、密度）之间的相互关系,它是交通流特性的基础研究,也是探寻交通规律、制定交通管控措施的数学工具。随着汽车保有量的增加,单纯的依靠基础设施建设已经难以解决交通拥堵、交通污染等问题。在地理信息系统的基础上采用大数据挖掘技术对交通流基本规律进行分析研究,进而对交通量进行多元化评测,成为了提高路网性能和效益、加快智能交通技术发展的关键。然而由于交通数据采集手段和分析方法的限制,目前交通流模型研究多围绕高速公路、快速路的典型路段展开。基于以上背景,构建了各等级道路交通流模型并开展了模型应用研究。研究工作如下:（1）借鉴以往对交通流模型及交通流参数的研究成果,对经典交通流模型的基本形式、适用范围进行了详细研究。先根据实测交通流参数关系确定模型的大体形态,再利用多个经典交通流模型线性拟合速度-密度关系,最终选定最优的模型建模方法。（2）选定Underwood作为基础模型并进行最佳密度与通行能力的标定。优化交通流模型,修正各等级道路最低流量;调整凌晨及夜间高速公路、快速路交通量,弥补由于速度不稳定引起的模型计算流量与实际情况不符的不足。最后,选取典型道路实测数据,通过数值分析判断各等级道路交通流模型的适用性。（3）依据交通流大数据分析流程获取全路网交通流量信息,深入分析各等级道路通行面积覆盖度差异。其次,掌握交通流量、速度的时变规律,进一步分析早、晚高峰出现时间、交通流量占比。根据各速度区间车辆小时数信息,完成了各等级道路速度分布特征的差异性分析,并获取了低、中、高速度区间权重系数。（4）进行交通流模型的应用研究,分析节假日、季节性变化对交通流特征参数的影响。基于上述影响因素,总结了交通流量、速度、车辆小时数等交通流信息的变化规律,为更加精确地进行交通量预测提供参考依据。