随着城市交通信息化进程的加快，大量多源异构交通信息的出现为解决城市交通问题提供了机遇和挑战。本论文在深入研究城市路网交叉口的位置信息、速度信息、数量信息、环境信息和管理信息等多源异构信息特征基础上，进行多源交通信息融合理论和技术的随机集模型构建，该随机集模型分成交通状态的参数级、特征级和决策级，从而满足不同层次交通状态特征提取需要；然后通过该套技术提取交通系统中路段和路网的交通状态特征参数，在实际路网交通数据分析的基础上进行交通小区的划分技术的研究，并根据实际城市路网交通系统特征进行交通小区的划分和实现，最终通过路网实际数据进行交通小区划分技术的验证，同时论文还具体分析了交通信息对交通小区划分的影响。论文的研究为把握城市路网区域交通系统特征演变规律、解决区域交通问题奠定了基础。　　 本文的主要创新点如下：　　 ·基于实际交通需求的交通系统特征提取方法和技术。　　 面向中国城市复杂道路交通现象与特征，基于现象观察与理论分析及实验科学，系统地解析城市道路交通问题产生与分布机理，为交通系统特征的提取提出不同层次、不同时空特点的交通需求，从而使得信息融合算法的建立更加具有针对性，能够解决实际交通问题。　　 ·多目标条件下多源异构交通信息融合算法与技术体系的建立。　　 根据城市路网中存在的海量多源异构交通信息--浮动车（FCD）数据、视频监控数据、牌照识别数据、线圈数据、雷达数据、监控中心电话数据等，按照路段和路网等不同层次交通系统特征提取需求，建立多目标条件下多源异构交通信息融合算法和技术体系。　　 ·基于多源异构交通信息的区域交通状态特征提取及其时空演变规律。　　 在多源异构交通信息融合算法建立的基础上，通过实际数据提取路段和路网的交通状态特征，并在这些特征提取的基础上将城市路网进行合理分区，研究区域路网交通状态的时空演变规律，从而降低城市路网问题研究的复杂性，为进一步的交通问题建模解析、优化求解都有非常重要意义。　　 综上所述，本文采取理论解析与实验科学结合的方法，从实际交通问题产生与演化机理解析入手，探索多源异构交通信息融合算法和技术体系的建立，在此基础上解析城市区域路网交通状态特征的演变规律，进行交通小区的划分，以及区域交通问题可能解决方案。其研究成果可为系统地解析交通网络问题的形成、演化与优化，以及调控提供理论基础和方法论，也是对交通问题分析理论体系的深入与完善。本研究的成果对于国内外城市不断强化的网络化交通流分析与管理，特别是对于道路交通信息化与智能化的发展具有广泛的推广应用价值和前景，如交通网络交通状态动态预测与对策，交通网络信息服务以及管理决策等。同时，研究成果在城市道路交通的规划、设计的应用前景也是广阔的。在此基础上形成的实验交通理论与方法，对于研究复杂交通系统问题具有重要作用。