交通拥挤现象在世界各国普遍存在,要缓解交通拥挤,首先需要确定交通拥挤程度,以便采取相应的交通控制措施,因此交通拥挤识别一直是学者们研究的一个难点,至今没有确定统一的拥挤识别方法。城市交通网络由大量的交叉口和路段组成,是一个复杂的系统,在其中每天都要产生大量的交通出行,交通拥挤状况频繁发生,因此对城市交通网络中的交通拥挤识别难度更大,同时也更具有实际意义。本论文在已有交通拥挤识别研究的基础之上,针对城市交通网络从局部到整体提出了一套拥挤识别的理论方法,包括路段拥挤状态识别、交叉口拥挤状态识别、城市交通网络拥挤状态识别。本文主要内容包括以下几个方面:介绍交通数据获取技术;阐述拥挤发生时,交通流的基本特性。分析畅行流状态、稳定流状态和强制流状态(不稳定状态)三种情况下的车流运行特点,在此基础上,给出几种典型交通拥挤的定义和量化方法;分析交通拥挤的成因,说明由于交通需求达到或大于道路上瓶颈处的通行能力而发生的常发性交通拥挤的特点,以及由于偶发事件引起的偶发性交通拥挤的特点;特别分析了发生在城市交通网络中的交通拥挤在时间、地点、原因、空间分布形式等方面的特性。当交通流量小于道路通行能力时,建立路段拥挤识别模型。根据速度与交通密度的曲线图,从曲线上的某点做平行于交通密度坐标轴的直线,将直线与速度坐标轴、曲线所为的面积作为该点相对于自由状态的损失,将此面积与等于道路通行能力时的面积损失相比,作为该状态下的路段拥挤度。当交通流量大于道路通行能力时,用概率函数描述交通流量大于道路通行能力的持续时间,并介绍函数拟合方法,本论文采用对数正态分布来函数描述,可以用此函数进行路段延误预测。建立了交叉口拥挤识别模型。根据路段上游交叉口输出流率的变化,建立路段下游交叉口输入流率的时变模型;将本周期的交叉口到达流率视为这一周期内交叉口输入流率的平均值,在考虑交叉口上一周期滞留车辆的情况下,建立交叉口欠饱和状况、临界饱和状况、过饱和状况三种情况下的车辆延误模型;在交叉口本周期来车数与上一周期滞留车辆数之和小于等于交叉口通行能力时,建立交叉口延误模型,定义交叉口拥挤度为本周期实际平均车辆延误与临界饱和状况下的平均车辆延误的比值。建立了城市交通网络拥挤识别模型,并进行网络配流。将路段和与该路段的下游交叉口划分为一个分析单位,定义单元段的拥挤度为路段拥挤度与交叉口拥挤度线性加权和,运用二流理论的思想确定权系数;将城市交通网络的拥挤状态定义为路网中所有单元段拥挤度的平均值;基于随机用户平衡原理,对城市交通网络中的交通流量进行分配,建立以路径拥挤度平衡为目的的随机用户平衡模型,验证模型的等价性与唯一性,并给出模型的求解算法。