城市交通网络因时常受到内外因素干扰而处于不平衡状态,因此不宜采用平衡理论来分析,然而现有的非平衡网络交通流建模方法尚未充分考虑出行者的微观行为偏好,相关干预策略也不能准确对接交通状态时变条件下的管理需求。有鉴于此,本文综合运用多学科理论和方法,综合考虑出行者逐日交通调整行为的宏观特性与微观偏好并建立模型,再在此基础上探讨一种动态分时段收费策略对交通流演化过程进行合理的干预调节,以期现实交通管理决策提供辅助支持。论文的主要创新性工作总结如下:(1)提出逐日交通调整行为建模不仅要遵守理性行为调整这一宏观准则,还应考虑边际成本偏好以及本文新引入的从简偏好与就近偏好等微观行为偏好,再在此基础上通过对相关路径调整模型进行增维改进,构建了对向行为导向下宏观准则与微观偏好相融又能规避过度调整问题的逐日出发时间-路径双调整模型(简称DTRSP),并从理论上验证了模型的若干关键性质,同时借助数值仿真分析了模型的稳定性以及微观偏好的影响,数值结果表明,三种微观偏好对于DTRSP的演化特性均有重要影响,而尤以从简偏好的影响最为显著。(2)通过借鉴DTRSP的建模思路,进一步构建了最短路调整行为导向下的逐日出发时间-路径双调整模型(简称MDTRSP),MDTRSP可兼容宏观准则与上述三种微观偏好,具有良好的行为性质,灵敏性分析及相关对比数值实验结果表明,MDTRSP的稳定性与DTRSP类似,也受到从简偏好的关键影响;此外,调整行为导向会影响网络交通流演化过程,不过不会影响其最终演化结果。(3)针对一天当中网络交通状态的时变特性,提出了一种逐日分时段收费策略,并构建了相应的路段费用动态定价模型,模型以系统最优为目标并采用DTRSP来刻画网络交通流的逐日演化过程,鉴于模型目标函数不可导且无封闭的显式表达式,本文采用不依赖于导数信息的约束型指针寻优算法来求解,并通过数值实验对所提策略方法和模型进行了分析,实验结果显示:所用指针寻优算法可有效求解模型;逐日分时段收费策略也可有效降低系统演化总成本,并且策略实施空间越充裕,系统改善越明显。