城市道路交通狀態是交通管理部門進行實時動態交通管理和為市民提供交通出行信 息服務的前提和基礎。合理而準確的道路交通狀態預報服務，對進行良性的交通導航、 積極引導居民的出行，從而提高城市道路的使用效率，緩解交通擁堵有著重要的意義。 然而，城市道路交通系統是一個時刻都在變化著的復雜系統，其運行行為極難預測，如 何基于先進的交通狀態檢測手段，融合多元的交通信息，捕捉道路交通系統的狀態特征， 推演道路交通狀態的運行規律，實現城市道路交通狀態預報和預警，為交通管理和出行 信息服務提供關鍵技術支撐，在國內還沒有成熟的系統和應用，特別是沒有針對中國城 市道路交通管理特點和信息服務而開發道路交通狀態預報系統。 本次系統開發在實驗交通工程思想的指導下，采用跨平臺的體系架構，應用面向多 智能體的建模技術和并行計算技術，實現了包括多源和多元交通數據的接入和融合，道 路交通系統狀態特征提取，道路交通狀態的訓練和自學習，道路交通狀態的估計和預測， 基于道路交通狀態預測的增值服務，如公交車輛的到站時間預測、基于行程時間代價的 最短路出行規劃，以及基于 GIS 的交通信息服務展示平臺。 系統界面友好，功能完備，內核模型適應我國的道路交通實際情況，能夠在網絡環 境和單機環境下運行，并能提供實時動態數據和歷史靜態數據兩種交通狀態檢測數據接 入方式，可兼容基于浮動車的交通狀態檢測方式和基于道路斷面的交通狀態檢測方式， 并留有其他交通狀態檢測收到的接口，便于將來系統功能的擴充和完善。系統能夠根據 融合的道路交通狀態檢測信息，根據計算平臺的計算能力在可調控的時間段（如1分鐘、 5 分鐘、10 分鐘）內對該時段的交通狀態進行估計，并根據歷史估計信息和前若干時段 的估計信息，以及基于多智能體的微觀仿真運行，推演預報短期內的道路交通運行狀態。