随着我国国民经济的快速发展和城市化进程的不断深入,机动车保有量在不断增加,让交通拥堵问题变得日益严重。当前我国大中小城市均面临着不同程度的交通拥堵问题,这些问题严重制约着城市的可持续发展,因此对交通拥堵的研究治理是非常有必要的,它是当前城市发展的一个重要课题。目前针对城市道路交通拥堵问题制定的一些对策、措施、手段,在执行阶段的灵活性、原则性、延迟性不能做到有机统一,都会使其有效性大打折扣,所以交通拥堵现象的缓解并不能立竿见影。基于智能交通系统的建设和发展则可以为最大限度地挖掘交通系统信息资源、均衡交通流、缓解交通拥堵提供有效的途径,而交通流预测是智能交通系统的重要组成部分。由于道路交通是一个时变非线性的复杂开放的系统,实时路况信息在支持交通管理与决策时缺乏先见性,对交通事件不能主动预防,所以只有掌握超前路况信息,才能及时准确做出应对决策,因此对交通流进行预测对交通拥堵管理提供了一个新的治理思路。论文首先提出研究的背景与意义、文献综述,具体阐述国内外交通疏导治理的研究现状和国内外智能交通建设,交通流预测技术的研究现状和发展。第二是介绍城市拥堵理论的相关知识,即城市交通拥堵的界定与判断,交通状态的评价。介绍人工智能的相关理论知识,涉及机器学习原理,支持向量机模型理论,数据挖掘理论等,为下一步建立模型、数据挖掘与处理、模型分析提供理论基础。第三是分析重庆主城区交通拥堵现状及成因。通过实地调查,资料收集,用客观的数据反映城市交通拥堵现状,对重庆主城区的人口密度、出行方式、道路建设、机动车保有量、路网特点、机动车和公共交通发展现状等具体分析拥堵现状及成因。第四是模型的建立与数据挖掘。选择收集重庆市主城区部分重要路段交通卡口的过往车辆数据信息。然后根据数据处理的相关知识,进行数据处理与数据校正。利用Python语言编程进行数据挖掘和支持向量机的分析,最终获得不同时段城市道路交通流量的预测信息。第五是具体介绍交通流预测技术在重庆市主城区交通拥堵治理的作用。分别从城市道路交通管理、服务、组织几个环节的应用来阐述其对治理交通拥堵的意义,并提出交通管理部门强化现代化交通指挥管理体系建设的重要地位作用。