随着城市经济的快速发展,汽车保有量也急剧上升,使得交通拥堵问题日益严重。由于城市交通网络是一个复杂且多变的大型网络,直接对整个网络进行协调控制十分困难。因此,将网络划分为若干个控制子区,通过对每个控制子区进行交通协调控制,降低运算时间成本,提高区域控制效益。针对当前划分指标和划分方法的不足,本论文提出了一种基于改进标签传播算法的控制子区动态划分方法,在划分过程中考虑交叉口的关联性构建基于关联度模型的划分指标以及交叉口在城市交通网络重要性作为搜索顺序,实现交通网络的控制子区动态划分。在城市交通网络的交通流运行特性分析方面,本论文基于悉尼自适应交通控制系统(Sydney Coordinated Adaptive Traffic System,简称SCATS)的检测器获取交叉口进口道的交通数据,通过对交通流在时空间上进行运行特性分析,得到相邻交叉口存在一定的关联性的结论,为下文控制子区划分提供了理论基础。在城市交通网络节点重要度评估方面,本论文综合考虑城市交通网络的复杂网络特性和交通流运行特性,构建节点重要度评估识别指标体系。然后分析多种客观赋权法对确定识别指标权重的优劣,最后用优劣解距离法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,简称TOPSIS)对节点进行重要度评估。在城市交通网络的控制子区动态划分方面,本论文考虑流量、距离、周期时长、行程时间和路段密度等因素,借鉴流量关联度、周期关联度以及密度关联度,构建相邻交叉口关联度模型。然后在交叉口的重要度的基础上,提出一种改进标签传播算法的控制子区动态划分方法。本论文选取杭州市西湖区的部分区域作为研究对象,对基于改进标签传播算法的控制子区动态划分方法进行评估。将现阶段常见的合并指数算法作为对比实验算法,并通过模块度评价指标和区域协调控制效益对不同方法进行评价。结果显示,本论文提出的控制子区动态划分方法能够将交通网络中关联性密切的交叉口和路段合理有效的划分到同一个控制子区,同时划分结果能够在一定程度上提升区域协调控制效益。