随着现代科学技术特别是ITS的应用和发展，现代交通系统变得越来越复杂且具有不可还原性，传统的研究方法已经越来越不适应现代交通系统的特性变化，同时交通工程需要大量的实践或实验来对交通参与者行为进行建模与分析，对交通设施进行评价与改善，对交通管理与控制效果进行预估和评判，实验交通工程应运而生。本论文基于实验交通工程学理论体系，从实验科学的基本原理入手，建立实验交通系统的框架，提出了基于计算实验平台的主动计算实验及基于现实交通系统实时数据的被动交通实验相结合的实验交通系统的通用架构；通过与传统交通系统建模对比突出实验交通系统的建模特点：基于数据的建模，并提出了实验交通系统的四个模型层次及其相互依存关系；提出了面向实验交通系统平台的综合建模过程以及实验交通系统的数据建模框架。由于系统的主要输入是海量的实时交通数据，数据的存储和处理从规模、精度和速度均有较高的要求，因此系统以分布式并行技术为计算支撑，并引入了计算智能技术来对海量的数据进行挖掘分析，提出了实验交通系统平台级的并行计算解决方案，架构级的分析和设计解决方案，分析和决策层的计算解决方案，实验层的多智能体计算实验研究以及数据可视化的解决方案。系统的理论和方法在实际应用研究中得到验证和发展。本文以基于网格技术的交通信息服务示范系统为应用背景，开发了面向交通信息服务的实验交通系统原型，并以城市道路交通状态在线解析为例，从微观解析、中宏观解析及对未知现象的探索三个方面实践了基于实时数据解释和观察的被动交通实验过程，验证了实验交通系统框架与建模理论的科学性和有效性。 论文首先通过大量的文献阅读和资料总结，介绍了实验交通工程的起源和发展，实验科学及其在社会复杂系统中的应用，以及国内外类实验交通系统的研究进展，并就实验交通系统实施的关键技术：复杂系统理论及建模技术，数据管理技术和计算智能技术的在交通系统中的应用做了回顾，确定了论文的突破方向为实验交通系统框架研究及其面向实验交通系统的建模方法和计算技术。 接着分析了ITS环境下交通系统的研究对象的变迁以及交通系统的新特性，从实验科学的基本概念出发分析研究了实验交通及其系统的基本原理，对实验交通系统进行了需求分析研究，确定系统的用户与角色，分析研究了系统的功能需求、建模需求、计算需求以及性能需求，从而导出系统的逻辑结构、物理结构、信息流，再由系统的逻辑结构确定了系统的研究内容，并根据系统的技术特征引出对实验交通系统的关键基础问题及关键理论和方法的论述，就实验交通系统的关键的建模、实验、决策、计算和集成问题以及实现系统的关键技术展开研究，以面向交通信息服务的建模与计算作为论文的研究重点。 对于实验交通系统的建模，论文分析了传统交通系统建模的类型、目标以及对应模型的假设条件或缺陷，对比传统交通与实验交通系统的建模过程，并以行程时间的估计为例说明的实验交通系统建模的特点：基于数据的建模。从数据流转的角度将实验交通系统的建模分为四个层次：信息融合模型、实验模型、分析模型及决策模型，并描述了四者的相互依存的关系。实验交通系统需要一个物理平台来支撑。文章从软件工程的角度出发来描述实验交通系统平台的建模过程，分析了自顶向下和自底向上的两种系统建模设计方法，提出了面向实验交通系统的综合建模过程。数据建模是实验交通系统的重要部分。文章阐述了实验交通系统中与GIS系统结合的静态数据建模、交通在线解析系统的数据建模要点、交通动态计算实验系统的数据建模要点以及操作型数据管理与分析型数据管理相结合的一般做法。 对于实验交通系统的计算，论文从面向系统以及面向模型两个层面分析研究实验交通系统的计算需求。面向系统建模方面，首先分析了系统平台的计算需求，并将并行计算、分布式计算与网格计算进行了介绍，详细阐明了三者之间的关系，并提出了实验交通系统系统平台级的并行计算解决方案；其次面向系统的架构提出了实验交通系统平台中各个系统层次采用的系统计算方法：总体架构采用面向服务的计算方法，交通动态计算实验系统采用面向多智能体的计算方法，交通在线解析系统采用面向对象的计算方法，系统的模型求解采用结构化计算方法。面向模型的计算方面，首先对实验交通系统的分析和决策层，主要考虑的计算模式是联机分析处理和数据挖掘，并给出了如何实现联机分析处理及数据挖掘的解决方案；对于决策层，研究了实验层的建模需求，并介绍了基于多智能体的建模技术与平台，以及基于多智能体的交叉口控制人机交互模型实现的研究成果。数据可视化能使实验交通系统的实验和计算结果能为分析和决策者理解和应用。在实验交通系统的七个数据处理阶段，分别采用日志文件、GIS、统计报表、联机分析处理以及通过友好的人机交互界面来输出结果。 论文最后基于实验交通系统的框架，以交通信息服务示范系统为应用研究背景，介绍了面向交通信息服务的实验交通系统的建模过程，包括系统的物理模型、数据模型及实验模型，详细研究基于出租车GPS数据的路网交通状态估计实验模型，分析研究了网格计算、并行计算技术以及数据挖掘技术在实验交通系统中的应用，给出了系统实现的运行环境、物理部署、运行结果，最后以城市路网交通状态在线为例详细描述了基于被动交通实验的交通在线解析系统的三种解析方式及数据分析结果。应用研究证明，实验交通系统的建模方法比传统交通系统建模更具有科学性和有效性。