智能交通是解决交通问题最重要的措施之一,其关键技术是动态交通诱导,而研究用户的出行规律和交通流量的分配理论,是交通诱导的核心理论.本文基于出行和阻抗的模糊性,研究了交通网络的均衡问题,主要内容及创新点如下：首先,对用户的出行行为进行分析,利用模糊理论刻画用户的出行选择行为,提出了基于区间值模糊数的交通均衡,给出模糊路径选择下的均衡意义,它是Wardrop用户均衡的推广；利用变分不等式和互补问题的相关理论,证明了基于区间值模糊数的路网均衡等价于变分不等式问题;与Wardrop用户均衡作比较,该模型更灵活,比较接近用户的直觉.其次,根据用户对路网的熟悉程度进行分类,建立了基于a-截的多用户路网均衡模型,给出了等价变分不等式表示；讨论了解的存在性并给出了算法和算例.最后,探索了带有路径流量附加约束的模糊阻抗多用户网络均衡模型,提出α密度函数把离散的多用户均衡推广到连续的无穷用户均衡,给出等价的变分不等式问题；在一般Hilbert空间里,讨论了变分不等式解的存在性;利用Mosco’s集合收敛,研究了变分不等式解的连续性,并分析了解的敏感性.