科学正确地认识管理和控制对象是实现有效管理和控制的前提。把交通运输系统视为一个线性、定常系统的假设已经被近年的研究所颠覆,“复杂的、非线性系统”的认识已在学术界形成共识。对交通运输系统复杂性、非线性的定量刻画研究也逐渐成为热点问题。目前这些研究存在一些难点:刻画理论缺少系统的基础理论和完整的刻画程序;刻画对象需要的数据量较大;刻画方法不能实现可比化度量;对交通运输系统的复杂性认识还停留在浅层次的阶段,如何针对系统的复杂特性进行管理和控制尚处空白。基于此,选择和改进短序列条件下的可比化测度方法,定量研究和分析交通运输系统的复杂性,并把复杂性测度与交通运输系统的管理和控制结合起来,是交通运输系统复杂性刻画研究的深化,其理论和现实意义显而易见。本文的主要内容和创新之处可概述如下:1、引入Lempel-Ziv算法、近似熵、统计复杂度等非线性动力学的复杂性测度方法。通过对16个实测城市交通流序列(或数组)和6个实测高速公路交通流序列的分析,实现了复杂性测度方法的检验、选择、改进和交通流系统的复杂性测度,并考察了复杂度与混沌、分形的关系,解决了传统刻画方法的“短序列、可比较”难题,得到了一些有用的结论。2、以ARIMA模型、RBF神经网络、非参数估计的混沌局部预测等预测方法为基础,讨论交通流的复杂度与可预测性的相关关系、交通流预测方法的复杂度适用条件。另外,通过仿真实验来研究复杂度在交通控制中的应用,提出了复杂度在交通控制中的简单应用方案。3、根据宏观交通运输系统的特点,提出了能够对超短序列进行复杂性测度的改进Lempel-Ziv算法,实现了中、日两国宏观交通运输系统的测度,得出了宏观交通运输系统大致是线性系统等结论。4、研究了宏观交通运输系统的复杂度与可预测性、宏观交通运输系统复杂度与GDP复杂度的相关关系。5、完成了系统复杂性测度的理论架构。从现象学和意向性科学入手,提出意向性结构模型,明确系统复杂性测度是一个二步意向性解释过程;根据测度论来明确复杂性测度的数学基础和条件;提出复杂性测度的一般程序。