基于精确识别的车辆检测系统不仅能够采集车辆的旅行时间、速度和路口流量等基本交通参量信息，同时也能够获得车辆类型、连续轨迹等更为丰富的信息。以这类多层次的海量、连续实测交通流量数据为基础，课题拟进行精确识别的特大城市交通流行为分析与建模研究。重点对交通流行为进行分析，提出不同类型车辆和城市功能区域的车流出行特征，建立基于实测的城市交通流行为模型；探索流量感知下的特大城市动态交通网络结构复杂性和可靠性，提出路网动态性的时空分布和演化模型；研究交通拥挤形成机理、扩散新特性，提出交通拥挤的快速判断方法和拥挤扩散模型。课题的开展将丰富目前主流的以仿真模拟或局域范围实际流量数据为基础的智能交通管理研究，为未来深入探索基于精确识别和多源信息感知与融合的特大城市交通管理与控制新原理和新方法提供技术基础，对特大城市的交通设施建设与资源调度和路网规划建设等方面都将具有一定的指导意义。

本项目开展精确识别的特大城市交通流行为分析与建模研究，重点对交通流行为进行分析，提出不同类型车辆和城市功能区域的车流出行特征，建立基于实测的城市交通流行为模型、探索流量感知下的特大城市动态交通网络结构复杂性和可靠性，提出路网动态性的时空分布和演化模型、研究交通拥挤形成机理、扩散新特性，提出交通拥挤的快速判断方法和拥挤扩散模型。项目的开展将丰富目前主流的以仿真模拟或局域范围实际流量数据为基础的智能交通管理研究，为未来深入探索基于精确识别和多源信息感知与融合的特大城市交通管理与控制新原理和新方法提供技术基础，对特大城市的交通设施建设与资源调度和路网规划建设等方面都将具有一定的指导意义。 通过课题组的努力，本项目执行顺利。在研究过程中，课题组密切结合交通管理中的实际应用需求，取得了一系列较有特色的研究成果。三年来，共发表相关学术论文20篇，其中SCI检索期刊论文12篇（均同时被EI检索），EI论文5篇；申请相关国家发明8项，且有3项已；课题组已培养硕士研究生 3 名，博士研究生 1 名，在读硕士生 2名， 博士生1名，在站博士后1名。 通过项目的研究，不仅对特大城市交通流行为的复杂性有了更深的认识，对其建模与控制机理开展了较深入的研究；同时通过与交通管理部门的交流与合作，对交通管理中迫切存在的问题有了进一步理解，明确了科研需求和目标，项目主要研究成果成功进行了转化应用，在实际交通管理与控制中发挥了一定作用。^[1]