近年来,城市化进程明显加快,这对社会发展是一把双刃剑,它为城市注入了许多新鲜血液,带来了蓬勃的发展机遇和动力;但同时也伴随着诸多挑战.随着城市人口、机动车数量的急剧增加,交通需求也逐渐增大,城市交通拥堵成为经济发展的一大阻碍.在此背景下,对城市道路网交通流的分析研究具有重要意义.城市交通流状态在智能交通管控中尤为重要,准确描述交通流状态并预测其变化趋势,对即将拥堵的道路进行预警,才能有效指导交通管理部门提前做好拥堵预防工作.利用浮动车路段平均速度计算的拥堵指数描述交通状态是当前的主流方法,但其阈值的划分是根据道路等级凭借经验值获得,跟实际路况有一定出入.因此,在2018年深圳杯数学建模挑战赛D题<基于多源监测数据的城市道路交通流状态重构研究>中,范馨月等人根据城市密集建设的视频检测设备融合多源数据提出了路段“消散指数”这一评价指标,用以描述交通状态,本文则在路段消散指数的基础上,从以下四个方面进行研究:(1)基于路段消散指数的路网运行状态研究路网运行状态的功能主要是描述整体路网的拥堵状况,基于路段消散指数建立了“路段―道路―路网”的空间网络系统,旨在从单条路段到同等级道路再到整体路网分层次对交通状态进行评价.选取平均行程速度、平均设计速度、设计通行能力等参数为指标构建路网运行状态评价体系,由于路网的不确定性,利用多指标模糊综合评价模型对路网运行状态进行求解,并采用熵值法求解指标权重.(2)不同状态下的路网承载力基于前人的成果对路网容量的概念和模型方法从不同角度进行了分析,提出了本文的研究定义.笔者认为在不同状态下的路网容量是不同的,因此运用经典的车头间距模型确定路网的理论通行能力,并基于车辆时空消耗构建新的计算模型,求解在不同交通状态下的路网承载力,即路网在此状态下所能承受的最大车辆数,这属于宏观的路网容量.(3)动态贝叶斯网络的交通流状态预测模型交通流具有随机性、不确定性及时变性的特点,因此构建动态贝叶斯网络模型进行交通状态预测.首先将时间片加入静态贝叶斯网络结构图中,并结合路段上下游关系构建了DBN的结构图;然后利用最大化似然函数计算贝叶斯网络内每个节点的极大似然估计;最后以最大隶属度确定研究路段下一时刻的交通运行状态.(4)实例分析为了验证模型的可行性,本文以贵阳市中环路为例,基于2019年9月2日的交通数据,通过实例对中环路的所有路段进行了计算分析.主要针对路段消散指数和运行状态预测做了详细的算例研究,并得到了较好的结果.最后,对本论文进行了总结,指出了研究过程中存在的问题,为后面模型的改进提供了方向,希望对城市道路网规划有所帮助.