随着汽车保有量的迅速增加,道路交通运行效率受到了严重地影响。因此,研究道路交通状态判别算法,及时准确的判别交通状态,具有重要的理论指导意义与实际应用价值。本文以非平衡态热力学和流体力学为理论基础,从热力学中选取适当的熵模型,并结合道路交通系统自身的特性,在交通流理论中选择关键的、能够与所选取的热力学熵模型参数相对应的参数,建立了道路交通系统熵模型和基于熵模型的状态判别算法。论文选用非平衡态热力学熵及流体力学原理对道路系统进行关联性分析。对于交通系统这样一个复杂的开放系统,其与热力学系统具有相似之处,具备非平衡态热力学系统的相关特征,可遵循热力学的基本规律,引入热力学熵来描述道路交通系统。利用道路中交通流与流体的相似性,建立交通流与流体概念体系的比照关系,进而运用流体力学中质量守恒定理、牛顿第二定律等原理,针对道路车流进行分析,导出道路交通压力的表达式。将热力学熵的基本理论引入到交通流研究中,提出道路交通系统熵及耗散结构特征描述方法,道路交通系统熵值越小,意味着系统混乱度越小；熵值越大,系统混乱度越大。在提出流体力学道路交通压力的概念基础上,选取适当的熵模型和关键的交通状态参数,运用非平衡态热力学的理论方法建立道路交通系统熵模型和负熵流模型。由熵模型计算得出道路交通状态熵值和熵产生,用量化的状态熵的数值表示交通拥挤度；建立基于熵模型的有效的状态判别算法,从而实现对道路交通系统状态的判别,而负熵流模型则能确定道路拥堵时应该采取的交通管理量化程度以及最佳管理时段。论文以哈尔滨市某一城市主干道作为研究对象,采集不同交通状态下的交通流特征参数,运用交通系统熵模型对交通状态进行判别。对路段采集的交通信息不包含偶发性拥挤状态,为了更全面的验证判别算法,选取哈尔滨市某一交叉口模拟偶发性拥挤发生状态,利用计算得到的判别结果与道路实际交通状态进行回归分析,验证判别算法的有效性并提出改进方法。