交通状态判别是城市交通管理与控制的基础,它不仅能够为道路使用者提供必要的信息共享,而且能够有效的满足交通管理控制等各方面的数据需求。论文对广泛应用的各种交通数据采集方法进行对比分析,并且对国内外的GPS浮动车技术在交通状态判别方面的发展与应用进行了介绍。将GPS浮动车采集的交通信息进行加工、处理,得到城市主干道路的实时路况信息,再利用相应渠道提供给道路交通管理者和出行者,为其提供辅助决策依据和出行参考,对于改善道路通行能力、提高道路的有效利用率,起到积极的作用。论文对交通状态判别模型的基础参数指标进行选取和确定,给出了GPS浮动车数据采集和处理的主要方法和技巧,并对它们的可行性进行了分析。针对GPS浮动车数据采集综合经济性和精确度,确定了采集交通数据时参数指标的配置方案,同时,探讨了如何对GPS浮动车采集到的动态交通数据进行预处理和修复。将处理、修复后的GPS数据与地理信息系统相结合。论文研究了GPS浮动车的传统交通状态判别法,发现以往交通状态判别方法中,决策阀值确定方法比较复杂,而且要考虑的因素过于繁杂,各个交通状态之间缺乏明确的界限,它们之间存在一定的模糊性。为了减少传统交通状态判别法中个人的主观臆断因素,论文提出了一种改进的层次分析法和模糊判别法相结合的交通状态判别方法。在城市主干道路交通状态判别模型建立完成后,论文采用VISSIM软件对建立的模型进行模拟仿真,同时又在哈尔滨市相关道路进行了实例试验,分别验证了模型的可行性和实用性。