随着城市规模的不断扩大和交通需求的快速增长,交通拥堵问题变得日趋复杂,区域交通拥堵现象已成为中国大中型城市的一种“新常态”。区域交通拥堵以及由此诱发的各种“出行难”问题严重制约着城市经济的发展和居民生活品质的提高,同时对道路交通管理水平提出了更高的要求。深入分析城市交通拥堵成因,探究拥堵区域识别方法与优化控制策略,已成为当今交通控制领域研究的热点和重点问题之一。拥堵区域动态识别是交通拥堵控制的关键和基础,不能局限于拥堵发生后的表象描述,必须动态反应拥堵的演化过程并提前感知拥堵的发展态势。有效的拥堵区域控制决策必须与拥堵区域动态识别相契合,以突破常规拥堵控制的滞后性,提升交通拥堵控制的主动性和全局优化能力。基于此,本文研究城市道路交通拥堵区域动态识别方法及边界控制策略,为大中型城市的拥堵治理实践提供理论支撑。本文立足于解决城市路网区域交通拥堵问题,在深入分析多源交通数据特性的基础上,提出了一种城市交通状态参数提取及可信融合方法,并据此剖析交通拥堵的演化机理,建立了基于社团发现的交通拥堵预警区域动态识别方法,为拥堵区域主动控制决策的研究提供必要基础;然后利用宏观基本图理论,研究了城市路网的单区域动态边界控制策略和多区域边界协同控制策略,以解决不同拥堵形态下的区域交通流优化控制和路网动态均衡问题。论文的主要研究工作和成果如下:(1)基于多源数据的交通状态参数提取及可信融合。通过分析城市交通系统中车牌识别数据、地磁数据以及浮动车数据的检测特性,提出了基于单源交通数据的路段行程时间提取方法;结合路段行程时间序列的分布拟合函数,提出了基于相似度函数的多源交通数据支持度算法和基于隶属度函数的多源交通数据可信度算法,解决了数据融合过程中不同数据源之间的矛盾性和单一数据源的不确定性问题;融合支持度和可信度,提出了基于证据可信度的路段行程时间融合方法,从而获取精准可靠的路段交通状态信息,为城市道路交通拥堵区域动态识别方法及边界控制策略的研究提供必要的数据支持。(2)基于社团发现的交通拥堵预警区域动态识别。从城市路网结构、路段方向和时变交通负荷入手,构建城市路网动态拓扑模型,基于路段权重的计算实现其拥堵模式的自动识别;在深入剖析交通拥堵时空演变规律的基础上,提出了基于社团发现的交通拥堵预警区域动态识别方法,包括初始社团发现、社团扩散以及社团合并三个连续算法,从而实现从异质拥堵城市路网中获取空间紧凑且状态匀质的拥堵预警区域,为基于宏观基本图的单区域动态边界控制和多区域边界协同控制的研究提供必要的理论基础。(3)基于宏观基本图的单区域城市路网动态边界控制。针对城市路网单区域交通拥堵问题,采用宏观基本图理论对区域交通流进行宏观建模,以主动评估区域交通拥堵的发展态势;在分析边界路段排队溢流问题的基础上识别动态边界受控点,并结合边界实时条件提出了基于实时流量和排队动态的区域边界控制策略,通过优化调整边界交叉口输入交通流的信号配时,主动引导区域交通流向积极的方向发展,降低区域边界路段发生溢流的可能性,提高区域整体运行效率,为多区域城市路网边界协同控制策略的研究提供有益的参考。(4)基于宏观基本图的多区域城市路网边界协同控制。针对城市路网异质拥堵问题,采用双层分区方法,将异质拥堵路网划分为多个拥堵同质子区和边界子区,并基于宏观基本图构建多区域路网的交通流均衡模型,以准确刻画异质路网的交通流运行态势;在此基础上,设计了基于多智能体的分层交通管理架构,研究多拥堵子区之间的转移流优化模型,进而采用模型预测控制方法提出了多区域的边界协同控制策略,以缓解多区域交通拥堵问题,实现路网交通流的全局优化,为大规模城市路网交通拥堵控制体系的建立提供有效的理论支持。