先进的城市交通流诱导是智能交通系统的一个重要内容,城市交通流诱导主要是从交通管理者和交通参与者两方面实现,其实现的前提是对实时道路交通状态的掌握和了解。传统的交通检测参数相对抽象,如交通流量、密度、占有率等,不容易建立交通参数和交通参与者的直观感受之间的关系。因此,需要研究一种直观的方法,将实时的交通状态以一种一般交通参与者容易理解的方式呈现出来。交通服务水平(level of service,简称为LOS)实时评估,可以在此方面发挥重要作用。交通工程中,关于城市道路主干道服务水平研究主要是以道路静态通行能力评价为出发点,进行离线的运行质量分析并应用于道路规划与设计,尚未建立完善的服务于城市交通系统管理和交通信息服务的LOS评估体系。为此,本文研究基于GPS浮动车的城市主干道LOS实时评估体系具有重要的理论和实际意义。论文从城市交通系统管理和交通信息服务的角度,阐述了城市主干道LOS的内涵。在分析城市主干道LOS系统组成、数据采集技术及LOS算法的研究现状基础上,提出将GPS浮动车技术应用于城市主干道LOS系统,由此建立了相应的LOS实时评估系统框架并分析了系统涉及的相关技术。提出并详细分析了基于GPS浮动车的LOS实时评估方案,指出数据预处理和LOS实时评估算法是实现城市主干道LOS实时评估系统的关键技术。在LOS实时评估算法方面,在进行数据采集及预处理的基础上,提出和设计了基于浮动车辆状态的模糊综合评判模型,将每辆浮动车的平均速度、速度变化系数、低速行程时间比等参数作为评价浮动车运行状态的特征参数,然后对这些特征参数进行模糊综合评判,从而实现对城市主干道LOS的实时评估。为了客观分析上述算法的性能,提出了评价周期的确定方法以及LOS评估的客观性验证方法。深入探讨了采样周期、模型参数选择对评估性能的影响,提出了两个评价服务水平动态评估性能的参数:一级跳变率和二级跳变率。并根据对城市主干道实际的GPS浮动车采集数据对该算法进行了验证。最后,对所设计的模型与借鉴现行《交通工程手册》的服务水平直接分级法的性能进行了比较。结果表明,模糊综合评判算法具有较高的一级跳变率和较低的二级跳变率,适合城市主干道LOS评估的客观性和实用性的要求。