近年来,随着我国汽车保有量不断增长,汽车污染问题受到社会各界的日益关注,我国政府也针对汽车制定了日益严格的排放标准。汽车运行工况是汽车燃油消耗、尾气排放等方面测试的重要组成部分,一直以来备受国内外学者关注。针对我国城市多变的交通环境,使用单一汽车运行工况不能准确描述我国多城市复杂的汽车运行特性,更无法实现对燃料消耗量、污染物排放等指标进行准确的测试评估。因此,需要根据本国实际情况,来构建适合我国交通环境的多种典型汽车运行工况,即选取依据何种指标或分布,来判断各个城市归属于哪种典型类型的汽车运行工况,并选取构建汽车运行工况的典型城市成为构建我国汽车运行工况的首要工作。现有文献对该方面研究具有一定的局限性,对选取汽车运行工况典型城市没有给出具有理论依据的定量化指标;对于汽车运行速度的预测模型,需要以前一时刻的大量速度数据作为模型输入量,来实现对当前时刻的速度预测,且大多应用于城市局部道路。城市道路交通环境是由汽车、道路、交叉口等其他部分共同组成的复杂交通环境,这些组成道路交通环境的因素以不同方式、不同形式对汽车运行速度产生影响。但究其本质,不管汽车处于怎样复杂的交通环境,汽车均是以道路路段为一个个行驶区间,并在交叉口处根据交通信号灯,进而对下一时刻汽车运行状态进行判断,即交叉口道路模型是城市交通的重要基本模型。因此,本文提出以城市汽车运行速度概率分布来定量化描述城市汽车运行特征,以道路交叉口模型和道路长度分布模型作为切入点,建立城市汽车运行速度概率分布预测模型。预测模型以城市道路交通环境参数作为输入量,包括道路长度数据、停驶车辆百分率、汽车保有量、居民平均出行时间和次数等参数,来得到预测的城市汽车运行速度概率分布,即可以实现在大规模数据采集之前,利用道路交通环境数据得到汽车运行速度概率分布,进而判断城市属于的汽车运行工况典型类型。本文主要工作和研究成果总结如下:首先,本文完成了车辆运行数据的整合处理和道路数据的统计分析。车辆运行数据为长春市交通部门提供的浮动车数据,根据研究需求,选取原始数据库中汽车运行时间、运行速度满足要求的有效数据;道路交通环境数据来源于吉林大学车辆运行仿真实验室建立的长春市中心城区电子地图,统计中心城区的道路数据、交叉口数据等;查阅文献,得到汽车保有量、居民出行强度和出行次数等数据,计算得到长春市的平均交通密度和阻塞交通密度等参数值;根据车辆的经纬度行驶轨迹,将长春市中心城区划分为四个区域集合。然后,构建交叉口路段汽车运行速度模型。以交叉口路段为对象,利用路段长度、车辆加速度、处于怠速状态的车辆比例、路段车辆总数等参数,推导求解单一交叉口路段汽车运行速度模型,然后将模型参数宏观平均化,应用到城市整体路网,得到以城市整体交通环境参数的交叉口路段汽车运行速度模型。其次,以道路长度数据和汽车运行速度数据为对象,利用统计推断的方法拟合求解概率分布模型,并求得相应的拟合参数。使用评价参数相似性系数a_ab值来评价不同拟合分布的拟合效果,检验拟合模型的正确性。再次,构建城市汽车运行速度概率分布预测模型。分析汽车运行速度概率分布拟合模型中各参数的表达意义,结合城市道路交通环境,探究参数与道路路段长度分布、交叉口汽车运行速度模型之间的联系。以区域为对象,构建以道路交通环境参数为输入量,汽车运行速度概率分布为输出量的预测模型参数表达式。然后以区域预测模型为基础,得到以城市为对象的汽车运行速度概率分布预测模型。最后,对城市汽车运行速度概率分布预测模型验证。随机选取数据库中剩余的20个子数据库,以每5个子数据库为1组,共计4组验证数据。分别对区域为对象、以城市为对象的汽车运行速度概率分布预测模型进行验证,使用评价参数相似性系数a_ab对预测模型进行效果评价。