随着城市机动车保有量和机动化出行需求激增,城市快速路作为道路交通系统的大动脉,承担了大量的交通运输需求。这不仅导致快速路交通拥堵尤为严重,还影响了城市道路交通系统整体功能的发挥,进一步制约了城市经济社会的可持续发展。为此,针对城市快速路交通拥堵的问题,基于采集的流量、速度、占有率等交通流数据资源,综合运用交通流理论、模糊理论、数据挖掘技术等理论与技术方法,基于定性与定量相结合、理论与实际相结合的原则,开展城市快速路交通运行状态评价方法、状态特征分析方法及状态预测方法研究,是城市快速路交通控制与管理的关键。论文主要研究工作如下。(1)构建了交通流参数权重聚类的交通运行状态评价方法。结合交通流宏观基本图和三相位交通流理论,以流量、速度、占有率等参数为基础,针对既有模糊聚类方法在快速路交通运行状态评价中没有考虑不同交通流参数的权重而产生较大模糊性问题,通过加权相似性度量方法建立了交通流参数权重评价函数求解其权重；将交通流参数权重引入到模糊c均值聚类方法,构建了基于交通流参数权重的模糊c均值聚类的交通状态评价方法。实证研究结果表明,本文建立的交通运行状态评价方法能够提高交通运行状态评价精度。(2)构建了流量、速度、占有率多参数融合的“交通运行状态指数”指标。考虑到快速路交通运行状态变化本质是由流量、速度、占有率等参数变化引起的,以流量函数、速度函数、占有率函数为基础,建立了交通运行状态时间函数；根据交通运行状态函数中不同交通运行状态到某一个选定参照点的加权欧式距离有较大差异的原则,将快速路交通运行状态用多个参数组成的点到一个固定点的加权欧式距离进行描述,从而提出了“城市快速路交通运行状态指数”指标。实证研究结果表明,该指数能够有效描述交通运行状态及状态变化情况。(3)构建了滑动变异系数的交通运行状态突变检测方法。根据变异系数是描述数据分布离散程度的指标,能够有效识别系统观测变量数据分布离散程度的变化。对一个稳定的时间序列而言,时间序列观测变量值的离散程度比较稳定；当时间序列发生突变时,来自突变前后的数据其变异系数会发生不同程度改变的原则。基于变异系数这一特征,通过滑动窗口技术,构建了滑动变异系数的交通运行状态序列突变检测方法。实证研究结果表明,该方法能够有效检测交通运行状态序列发生的突变。(4)构建了交通运行状态变化趋势相关分析方法。根据交通运行状态序列随着时间移动呈现出来的变化趋势特征,将交通运行状态变化趋势细分为波动趋势、上升趋势和下降趋势等三类；利用累积距平方法分析交通运行状态变化趋势特征,并将得到的累积距平值作为输入数据,研究交通运行状态序列变化趋势的相关性。实证研究结果表明,交通运行状态序列变化趋势具有高度相关性特征。(5)构建了门限自回归的交通运行状态多步预测模型。考虑到门限自回归模型是采用分段的线性模型来描述时间序列呈现出的非线性特征,并能体现序列的动态演化规律,利用滑动变异系数方法将交通运行状态序列分成多个具有不同特征的子序列,并分析不同特征子序列的自相关性,构建了门限自回归的交通运行状态多步预测模型。实证研侒结果表明,该方法能够提高交通运行状态多步预测精度。