城市道路交通流基本信息为智能交通系统的运行提供了根本支持,是实施智能交通系统的基础。车辆在道路上的行程时间作为交通流信息中最直观、最重要的参数之一,它的计算和预测一直是研究的重点内容。车辆行程时间的精确计算及预测,为出行者选择合理出行方式、路径等选择提供参考,也是道路交通管理者进行交通控制和管理的前提。本文首先介绍了获取道路交通调查基本数据的各种方法与技术,结合本文所需的数据特点,科学合理的设计制定了道路交通调查方案,并采取科学方法对道路交通调查数据进行筛选处理,进而得到本文所需的道路交通数据,为后续车辆行程时间计算及预测模型的标定和验证计算提供数据基础。其次,针对城市道路路段行程时间计算和预测问题,本文以城市道路网络中典型的道路路段和信号控制道路交叉口为研究对象,采用道路交通信息视频采集技术获得基本的道路交通信息数据。通过对道路路段及其下游信号控制道路交叉口交通流特性分析,建立和标定了城市道路路段行程时间计算模型和下游信号道路交叉口交通延误计算模型,其二者计算结果之和正是由道路路段及其下游信控交叉口构造而成的典型的城市道路路段车辆行程时间。通过实例计算与分析,结果表明计算模型具有较好的适用性,计算结果具有较高的准确性。最后,在运用城市道路路段行程时间计算模型得到现状道路路段行程时间后,为了精确的预测未来道路路段行程时间,本文研究分析了国外经典的行程时间计算模型,并通过实例计算,验证了模型准确性。同时结合我国城市道路路段交通流相对复杂的特点,根据数据融合理论,建立了城市道路路段行程时间综合预测模型,利用改进的定长最小二乘法计算各模型权重,进而实现了道路路段行程时间的预测。最后加以实例验证,证明了模型具有良好的适用性,计算结果具有较高的准确性。