随着我国汽车数量的不断增加,城市交通问题也日趋严重。采用先进的科学技术手段解决城市交通管理问题,已成为当务之急。智能交通系统通过把信息、通信、计算机、电子控制、全球定位系统和地理信息系统等领域的最新技术成果集成应用于交通运输管理体系中,从而建立实时、精准、高效的交通运输综合管理系统。城市交通系统作为一个庞大的系统具有随机性、复杂性及不确定性。目前,现有城市智能交通系统的车辆路径规划大多都是基于静态道路信息、简单约束条件的路网模型,并没有充分考虑到城市交通实时状态信息和车辆行驶效率,因此难以在实践中得到有效利用。本文以城市道路交通网络中的路段和道路交叉口为研究对象,以行驶时间为目标函数,将整个行程时间分为路段行驶时间和交叉口延误时间。基于传统的静态路网模型,通过引入路段行驶时间参数,并综合考虑交通路网状况,建立了可以实时反映城市交通路况的动态路网模型。基于格林伯格交通流理论,描述路网中的交通参数变化状态,并同时考虑交叉路口、车道宽度、设计车速等影响因素,建立了路段行驶时间模型。在韦伯斯特模型基础上,通过引入交叉路口处车辆行驶方向等因素,建立了交叉口延误时间模型。利用路段行驶时间模型和交叉口延误时间模型计算车辆行程时间,使所获得的计算结果更符合城市交通的真实状态。对现有路径规划算法的原理及特点进行了对比分析,根据所建的动态路网模型特点,提出了基于动态规划且循环结构紧凑的改进弗洛伊德算法,对稠密图的分析具有更高的执行效率。基于Microsoft NET平台,采用C#开发语言工具,结合MapInfo公司的地理信息系统开发组件MapXtreme2008,建立了系统仿真软件。利用仿真软件对所提出的模型与方法进行仿真实验研究。结果表明,本文提出的路网模型及动态路径规划算法在城市智能交通管理中是可行的。