交通系统模拟是一门在数字计算机上进行交通实验的先进技术。通过对交通系统的模拟研究,可以得到交通流状态变量随时间和空间变化的分布规律及其与交通控制变量间的关系,从而实现对现有系统的再现和对未来系统行为的预先把握。本论文重点是交通流的微观模拟和智能交通管理的模拟。在构建交通流的微观模拟模型中,论文运用了GIS技术建立网络描述模型,运用重力模型建立交通出行需求模型,并采用了两种方法建立车辆行驶模型,一种是在详细分析车辆行驶行为的前提下,建立车辆的行驶模型,然后利用极大似然函数估计法求解参数;另一种则是应用了高阶神经网络建立行驶模型。在构建智能交通管理模拟模型中,运用高阶神经网络对交通进行预测,并采用模糊控制技术和遗传算法对交通信号进行优化处理,最终实行对交通系统的智能管理;论文还进一步建立对车辆行驶路径诱导系统,从而达到减少车辆出行时间的最终目的。论文以上述理论为基础,运用C#语言对ArcGIS进行二次开发,成功开发了基于GIS的城市动态交通模拟系统,模拟系统不仅实现车辆行驶的动画显示,同时对大量运行数据进行统计、分析和输出。运用中发现,该系统具有重要的运用价值,它以模拟的手段实现对现实交通规划管理和信号控制方案实施效果的模拟、评价和优选。