目前,城市网络出行高峰期的常发性交通拥挤,已经严重影响了城市交通网络系统的服务水平。在网络内部累积车辆数接近临界值的情况下,网络内部发生的局部交通拥堵,如路段或网络节点发生拥堵,会严重影响交通网络的运营效率:由于临近路段的交通流量均接近饱和,常规的分流疏导策略往往不能在短时间内使路网流量迅速下降到合理范围,从而无法有效缓解局部交通拥堵对路网造成的影响。因此,为了避免局部交通拥堵扩散至整个路网形成大范围区域性交通拥堵,需要采取路网边界流量控制方法,使得路网整体流量维持在一个合理范围,避免偶然发生的局部交通拥堵造成路网系统崩溃。网络宏观基本图(Macroscopic Fundamental Diagram,MFD),因其表述的网络平均流量和平均密度间呈现一种具有低离散度且稳定的单峰函数关系,常被作为城市交通网络流量控制的研究工具,以其衡量网络内部累积车辆数是否处于最佳状态。宏观网络交通流的边界控制实际上是在区域路网边界处调整区域网络间的流量转移程度、控制流量转移时间,从而协调控制各个区域路网内部的交通流量,使其均在合理流量范围内进行路网系统的运作,实现网络系统性能的最大化。本文以浮动车轨迹数据为数据基础,提出了MFD的实时获取、边界流量动态控制等研究方法,主要包括以下三方面内容:(1)提出了基于浮动车轨迹数据的宏观基本图获取方法,其思路在于先构建考虑交叉口相互作用和上游交叉口饱和度等影响因素的连续交叉口交通流量估计模型,然后合理推导网络加权流量和加权密度,获取网络宏观基本图信息。区别于既有基于浮动车轨迹数据的MFD估计方法,本文所提出的方法无需预先知道浮动车渗透率,放松了基于浮动车轨迹数据估计MFD的适用范围。通过算例分析,表明本文提出的模型可以准确预测交通流量数据的变化趋势并取得较高的交通流量估计精度,并基于流量估计结果,有效地推导出了宏观基本图信息;(2)提出了一种基于动态路径选择的多区域网络边界流量控制方法。与常规边界流量控制方法不同,模型中考虑路径选择行为因素对区域网络MFD信息的影响,在网络边界流量控制的同时,采用动态均衡模型合理调整区域网络内的交通流量分布,使得网络系统从初始网络状态向稳定状态演变的过程中,在维持区域网络流量在合理范围内的同时,可以取得近似动态用户均衡状态。算例结果表明,模型收敛过程中取得了效果明显的近似动态用户均衡状态。此外,模型从理论分析、实例验证两方面证明了模型相较于常规的DUE(Dynamic User-Equilibrium)模型,具有明显的运行效率优势;(3)提出了一种基于变结构控制的多区域网络边界流量动态控制方法。该方法充分考虑了实际交通环境中区域网络边界处车流队列的动态变化,即模型在已知车流队列长度变化情况时,可放宽对边界节点信号配时类型地约束。利用变结构控制思想,设计了一种滑动模态控制结构,使网络系统从初始状态向网络性能最大化状态演变的过程中,以合理的趋近律调整边界流量控制幅度。算例结果表明,模型能够合理地给出不同情境下区域边界流量的动态控制方案以及相应边界节点流量的动态控制方案。综上所述,本文的研究成果可以在任意研究时段内,根据已知的浮动车数据和网络出行OD矩阵,实时获取多区域网络的MFD信息,并利用获取的MFD信息,在区域路网边界处实时地调整区域网络间的流量转移方案,从而协调控制各个区域路网的内部累积车辆数,实现网络系统性能最大化。