交通流仿真是智能交通运输系统的一个重要组成部分,它可以动态地、逼真地仿真交通现象,展现交通流的时空变化,为交通规划、交通组织与管理、物资运输流量优化等方面的研究提供仿真测试平台。然而,仿真结果与实际运行状况之间往往存在较大的差异,影响了交通流仿真的有效性和实用性。本文以提升交通流仿真的真实性为目标,从路网建模、OD (Orignation Destination)预测、车辆路径选择等方面展开研究,提出并实现了相应的改进方法,探讨了交通流实测数据对仿真模型的修正机制。本文首先研究并实现了交通流仿真系统的静态物理模型的构建,主要包括城市道路模型的构建、车辆行驶路线的设置、仿真实体车辆模型的构建和模型间的碰撞检测等；研究了城市时变出行OD矩阵的获取方法,提出并实现了基于历史数据和重力模型的出行分布时变特性的预测,可以减少OD调查工作量,也能较客观地反映实际分布。在动态交通流分配方面,本文分析了现有路阻函数模型的不足,提出了更符合国内实际交通情况又易于计算的改进模型；根据实际道路中驾驶员的出行行为特性,提出基于多项式分对数(MNL)模型的车辆动态路径选择方法来实现交通流的生成,较好地表达了实际交通流形成过程的动态性和随机性；根据交通需求和交通路网特性,提出车辆出发时间模型、有效路段的判别以及有效路径的计算方法。在仿真模型的校准机制方面,结合交通检测器的实测数据和交通流的仿真模型,利用卡尔曼滤波器对交通仿真状态进行实时预测校正。本文最后分析并实现了交通流仿真原型系统的总体结构,以某一具体路网为例,依次实现了车辆的生成、交叉口前的路径选择和路段上的运动仿真,出行车辆的这些一系列行为构成了城市道路中的宏观交通流。从仿真结果图可以看出驾驶员动态路径选择所形成的交通流分布符合城市道路的交通流特点,证明了路径选择模型的可行性和合理性。