作为微观交通流理论的基础,跟驰理论一直是交通领域的讨论热点,其研究方法主要分为实测实验法和建模仿真法。通过可控变量的实验可以排除道路上混合因素的干扰,得到更为准确的实验结果,如本文的数据来源——Jiang等人在直线路段上所做的25辆车的跟驰实验,该实验证明了速度和间距并不会维持一个恒定关系,而是占据一个二维空间,这也很好的印证了三相交通流理论的观点。作为时频分析的重要工具,小波变换在数据处理过程的作用愈发显著,本文利用小波变换定量分析出了跟驰实验中车辆的速度、车头间距和加速度相位持续时间,并得出相应的累积分布,拟合结果表明三个统计量的概率密度函数分别呈现对数正态、对数正态和一阶衰减指数趋势,同时驾驶行为的稳定性也会随着车队位置的推后而降低。基于大量的实测和实验数据,跟驰模型也不断被改进,主要体现在控制方程的调整和模型参数的校准。本文围绕两个经典的跟驰模型——惯性模型和智能驾驶员模型进行讨论:考虑到实际驾驶状况,对惯性模型进行加速项的补充,其仿真结果可以很好地再现出速度标准方差、时空演化等实验规律;考虑到驾驶员的异质性,对智能驾驶员模型参数进行随机化处理,对比结果表明随机化后的模型相位持续时间的分布规律与实验更加相似。