城市中,随着高级出行信息系统的应用,需要用新的分析和设计模型管理和分析交通。交通信息增加了驾驶员出行选择的信息量,减少了路径选择的不确定性,使得路网内交通流在时间和空间上重新分布,有可能缓解交通拥挤。如何发布信息,能在多大程度上改善交通状态,是需要研究的一个基本问题。提出了交通分配与信息控制交互模型,根据美国犹他州的Park City市的实际路网,建立了VISSUM仿真模型和VISSIM仿真模型,对交通分配与信息控制交互模型进行了仿真研究。对OD矩阵用现场车辆转弯数据进行了校正。对不同的交通控制信号,用微仿真的方法,研究了出行前的预知交通信息和出行途中实时在线交通信息对路网交通状态的改变。在交通控制信号分别为预定时间信号、车辆激励信号控制和自适应控制信号的三种情况下,仿真了改变控制方式后路网交通状态的改变,以及出行前的预知交通信息对交通的影响。在交通控制信号为自适应控制信号的情况下,仿真了出行途中实时在线交通信息对交通状态的改变。试验表明,交通控制信号的改变,明显降低了总延迟时间和总出行时间。出行前的预知交通信息,在三种交通控制的情况下,都能显著改善总延迟时间和总出行时间。在SCOOT自适应控制信号的情况下,出行途中的实时在线交通信息,起到了负反馈的效果,使交通状态变得平稳。交通信息的发布时间间隔、信息延迟、使用信息的驾驶员比例这几个参数,都存在窗口效应。在这一窗口范围内的参数取值,使得总出行时间减少超过10%,总延迟时间减少超过20%。合理选择实时出行时间信息的发布参数,能够改善此路网的交通状况。