城市交通诱导系统作为智慧交通中一个重要的子系统,对于疏导交通发挥着非常重要的作用。在早晚高峰时段,虽然道路资源有限,但并不是所有的道路都处在拥堵的状态。诱导系统的目的就是为了诱导车流在路网中的行驶路线,均衡车流在路网中的分布。文章首先介绍了诱导系统的背景及意义,分析了国内外诱导系统的研究现状及各自的优缺点。在此基础上,结合客户的需求,提出了诱导系统的业务功能及系统框架。其次深入研究了交通流的基础理论知识,对交通流三要素之间的相互关系进行了细致的分析。并通过MatLab软件对大量的采集数据进行了验证,对三要素之间的关系进行了拟合。根据拟合结果,采集数据符合三要素之间的关系。然后研究了短时交通流预测算法,在分析对比各个交通流预测算法之后,采用BP神经网络模型预测短时流量,BP神经网络具有相互连接的网络结构,能够预测复杂的非线性问题。但是BP神经网络在进行模型训练时,很容易陷入局部最小值,所以本文采用遗传算法对神经网络进行优化,实现了全局最小值的效果。研究了道路状态识别算法,文章通过速度和交通流量两个交通参数的加权值来计算交通状态值,然后设置拥堵阈值和畅通阈值,如果交通状态值小于畅通阈值,则说明道路畅通,如果交通状态值大于拥堵阈值,则说明道路拥堵,介于两者之间则说明道路处于缓慢状态。最后,对本文的城市交通信息系统进行总结,对未来城市交通信息系统的发展趋势进行了展望。