由于国情、经济和文化发展等差异,我国的城市交通环境多呈现出机非混合的现象,这与欧美等发达国家有较大不同。因此研究开发基于我国城市交通运行特征的车辆行驶工况,将为车辆污染物排放量和燃油消耗量的确定、新车型的技术开发和评估以及交通控制方面的风险测定等提供基本依据。本文借鉴国内外先进的车辆行驶工况构建方法。以合肥市道路试验数据为依据,对路测数据进行了汽车行驶特征的分析,主要分析了车辆行驶的平均速度、平均加减速度、速度区间分布以及加速度在速度区间内的分布等情况。在具体构建行驶工况阶段,首先利用传统的主成聚类分析方法对行驶工况的构建进行了研究,接着重点探讨了运用随机过程中的马尔可夫过程理论开发城市道路汽车行驶工况的具体方法,并将这两种方法构建的工况和实验数据放在一起进行对比分析,由此评价了Markov方法的合理性和需要改进的地方。汽车的行驶速度可以看作随时间变化的一系列随机变量,这样车辆的运行状态便被定义为一随机过程。本文利用随机过程中的马尔科夫过程来构建汽车行驶工况,首先采用极大似然估计法来划分试验数据,把实验数据定义为不同的模型事件集,每种模型事件集用一种状态来表示,并求出各状态的转移概率。然后用随机数的方法不断扩展行驶工况的长度。最后选取十个特征参数(如平均速度、平均加速度、加速比例等)作为准则,以此评价最终构建工况的合理性和准确性。同时,利用VB和MATLAB混合编程,尝试开发了行驶工况构建软件。