全球经济飞速发展使城市化进程不断加快,作为连接城市间、城市内的纽带,交通系统迅猛发展,汽车保有量急剧增长,随之带来一系列的交通问题:城市高峰期的交通拥堵问题、城市空气污染以及频繁发生的交通事故。当这些问题发展到一定程度就会成为制约社会经济发展、提高社会生活水平的桎梏,更制约着城市道路交通系统的进一步发展。根据实际交通流进行建模,是解决城市交通问题的重要方法之一,交通流建模的核心依据是城市道路中车流随时间、空间的演变规律。该方法可以解释各类交通现象的内在机理,为掌握车辆行驶规律提供可靠的理论支持,是改善现有交通问题的重要手段。在实际交通系统中,车辆往往跟随前车在车流中行驶,驾驶员在驾驶过程中的行为并非保持不变,而是根据行车条件不断对车辆进行加速、减速操作,以确保车辆不与前车相撞,也不与前车距离过远。现有的车辆跟驰模型大多认为车辆驾驶特征保持不变,这与实际不符。因此,构建具有时变特征的车辆跟驰模型,使其更加符合驾驶过程中的动态特征,从而掌握车辆驾驶规律对交通流的影响,是具有研究价值的。基于以上问题,本文拟根据车辆轨迹数据,以优化车辆跟驰模型、把握车辆驾驶规律为目标,提取、分析车辆的动态驾驶特征,把握重要影响因素随时间变化的规律,通过构建合理的具有动态驾驶特征的车辆跟驰模型,以期为掌握车辆实际驾驶过程中的变化规律提供理论依据和科学方法。本文主要工作如下:(1)本文详细阐述了驾驶员的驾驶特性以及车辆跟驰模型的研究现状。根据NGSIM数据集中的轨迹数据,提取、分析车辆驾驶过程中的动态特征。基于车辆的时变驾驶特性,本文提出一种计算车辆动态反应时间的方法,并根据影响车辆跟驰行为的前车信息,分析车辆在不同状态下的加速度、速度、与前车速度差的分布情况,进一步验证了车辆的时变特性。(2)车辆跟驰模型中的驾驶员反应时间是描述车辆时变特征的重要参数,本文通过基于车辆轨迹数据计算得到驾驶员的动态反应时间,考虑反应时间具有时变特性,本文运用时间序列分析建模方法研究其变化规律。(3)本文以GHR车辆跟驰模型、优化速度模型以及智能驾驶模型(IDM)为基础,对车辆时变驾驶特征进行深入研究。基于时间区间的划分,利用最小二乘法对三个模型的参数进行动态标定,并与传统标定进行对比。根据研究可知,动态地看待驾驶行为可以更好地描述其时变特性,把握驾驶规律。