随着城市经济的发展和汽车数量的急剧增加,交通拥堵问题日益突出,缓解道路交通压力已经成为一个急需解决的重大问题。智能交通系统(ITS)是目前公认的解决城市交通拥挤、改善行车安全、减少空气污染等问题的最佳途径。城市交通动态诱导系统是智能交通系统的重要组成部分,它能够获得车辆在路网中的位置以及实时道路交通状况,并提供最优路径诱导信息。该系统通过引导出行者的出行行为来改善路网交通状况,减少交通拥堵,最终实现交通流在路网中的合理分配。本文提出了一种基于FCD和KD50的交通动态诱导系统框架,并重点研究了交通动态诱导中的关键技术。论文的主要工作包括:1、以浮动车采集技术为实时交通数据采集手段,以KD50高性能并行机为计算平台,提出了一种基于FCD和KD50的城市交通动态诱导框架,并对应用在该框架下的关键技术进行了描述。2、深入研究了FCD在KD50平台下的并行处理流程。针对KD50的机群架构,设计了FCD任务分解和综合算法,实现了FCD的多任务块分解、计算节点动态调度和FCD信息综合。3、详细分析了FCD地图匹配中的关键步骤,如FCD的预处理、候选路段集合的生成、局部路径选择策略等;并在此基础上,设计了一种大规模路网下长间隔的地图匹配算法。4、总结了动态路径搜索算法的三个重要条件和两种搜索策略;针对短行程情况,设计了一种基于短时预测信息的动态路径诱导算法,在搜索过程中根据短时预测数据动态调整全局最优路径。5、在对交通流动态诱导的关键技术研究的基础之上,设计并实现了基于FCD的北京市交通动态诱导系统;并对该系统的处理时间、路网覆盖率和路段平均样本数进行了分析。