● 摘要
随着国民经济的飞速发展与国民生活整体水平的快速提高， 车辆的保有量和使用率
也在飞速提升。但是由于在道路规划之初，并未设想到目前城市与日俱增的交通需求，
再加上大多数城市的城市化进程已经基本完成，并没有足够多的闲置空间来新建道路。
而扩建或者升级现有道路都会耗费大量的资源和人力，同时也会使得原本就紧张的交通
状况变得更为恶劣。 世界各国在解决交通拥堵问题上付出诸多尝试和努力之后，发现集
多种高新科技于一身的智能交通系统能够较为有效地对城市道路交通进行优化，减少交
通堵塞的发生、提高交通管理水平。同时，浮动车相关移动采集技术的发展为智能交通
系统的数据采集提供了极大的便利，同时也极大地提高了数据采集的效率和数量。对于
如何利用浮动车采集到的数据对交通流的特性进行分析也因此成为了研究的热点。
本文即基于北京市浮动车数据， 通过合理的预处理方法和转换模型，将浮动车数据
转换为交通流流量，进而对单叉十字路口的分流特性展开研究。本文的结构框架如下：
1) 综述了城市交通流预测以及浮动车采集技术的研究现状和问题；
2) 介绍了交通流基本特征参数，还有短时交通流预测的相关方法和要求，以及线
性回归模型的相关理论知识；
3) 对北京市浮动车系统采集的数据进行预处理，并采用城市干路分区方法以及时
间信息简化的方法进行处理， 然后再通过速度——流量关系模型， 将浮动车采集到的时
间位置数据转化为城市道路交通流数据；
4) 基于单叉十字路口的交通流分流规律，通过合理的假设，建立了一个分流分析
的基本模型。并针对不满足基本模型假设的条件，提出了一个修正模型；
5) 利用浮动车数据转换得到的交通流流量数据对模型进行检验验证，并对实验结
果进行分析说明。