随着经济的快速发展、人们生活水平的日益提高以及职.住分离的城市空间结构的影响,城市机动车保有量迅猛增加,交通需求与供给之间的矛盾日益突出,由交通拥堵带来的交通成本居高不下。同时由于交通事故、恶劣天气、违章行为、大型活动等事件的发生,引发道路通行能力或交通需求的波动,表现为行程时间的不确定性。为了应对交通拥堵以及道路交通的不确定性,人们往往要预留较多的行程时间以保证准时到达目的地,这就造成了较多的时间浪费,与城市快节奏的生活方式相矛盾。　　 行程时间可靠性是道路运行状态的重要评判指标,对交通管理者和出行者均具有较好的指导意义。　　 车牌识别数据能得到较为准确的行程时间数据,本文以北京市的车牌识别数据为依托,通过牌照配对得到路径单元的行程时间。在进行行程时间计算之前,本文按研究目标对原始数据中的“脏”数据类型进行了归类,对原始数据表结构进行了压缩,实现了对原始数据的有效清洗。得到行程时间初始值后,规定了行程时间有效值的范围,将其异常值分为较大值和较小值,并分别分析了其产生原因,而后基于行程时间异常值的产生原因、行程时间值的统计特性提出了新的行程时间异常值处理方法。　　 在可靠性分析方面,本文从道路功能的发挥程度和功能发挥的稳定程度两个角度定义了行程时间可靠性的内涵,并分别采用概率指标和非概率指标实现了对行程时间可靠性的评价。在概率指标中,沿用可靠度模型,从管理者和出行者两个角度规定行程时间阈值,研究了各自的阈值取值方法,并以经验分布函数刻画行程时间总体分布,分析了不同路径单元的行程时间可靠度。在非概率指标中,概括了两个层面各自的指标,分析了指标间的相关性,并通过实例分析了指标对交通流运行特性的解释性。　　 本文的研究对车牌识别数据的推广应用具有一定的借鉴意义,对评价道路运行状态具有一定的实用价值。