道路网是地图中最基本的要素之一,是地理空间数据库的主要组成部分。同时,道路网也是城市空间定位的重要参考,为基于位置服务、社交网络服务、智能导航、自动驾驶等新兴产业提供了必不可少的空间数据支撑。随着城市本身的不断发展扩张和空间数据获取技术的快速发展,道路网数据急剧增加。对道路网进行模式识别可以从大量数据中直观快速地把握城市结构,并能够挖掘道路数据中隐含的规律和知识,对制图综合及空间数据多尺度表达等应用有着重要意义。由于道路网模式识别具有重要意义,本论文主要研究运用机器学习对道路网中重要模式进行识别的方法。论文的主要工作有:（1）分析道路网模式的相关理论,总结道路网模式的形成、分类及特点,指出使用道路网眼作为道路网模式识别主体的优势;研究本文中采用的机器学习具体方法的相关理论,分析其中的关键原理及算法。（2）研究了格网模式下道路的几何形态及空间排列特征,并使用相应的参数描述格网模式道路网眼的特点。设计了结合lightGBM和逻辑斯蒂回归（logistic regression）的混合模型。分别运用lightGBM和混合模型识别具有不同道路网形态的城市中的道路格网模式,对比不同模型在不同城市下的识别结果并分析影响识别结果的因素。通过对比实验说明了lightGBM及混合模型和传统机器学习模型相比在道路格网模式识别上的优越性。（3）对多行道和立交桥功能结构的特征进行研究,分析其道路网眼的几何形态和空间分布特征,设计了表达这些特征的道路网眼参数,针对道路功能结构模式在不同城市可能有所不同的特点,提出了一种使用自组织映射网络（Selforganizing map,SOM）进行道路功能结构模式识别的自适应方法,实验结果显示该方法识别效果较好,兼具准确性与全面性。