城市动态路径诱导系统作为缓解城市内部交通拥堵的有效途径之一,通过诱导信息给予出行人路径诱导建议,宏观上可以均衡路网流量,使路网的通行能力达到最大；微观上可以缩短出行费用和时间,实现交通设施运行效率的最大化。路径诱导的核心是最短路径的选择问题,不同的驾驶员对路径的选择有着各自的偏好,其中大部分驾驶员在出行中最关注的是行程时间。作为描述城市交通网络状态的重要参数——路段的行程时间即车辆通过某一路段所需的总时间,不仅能够客观地标明通行时长,还能直观地反映出道路的实际拥堵状态。基于上述分析,本文以路段行程时间为研究目标,对城市动态路径诱导系统的部分关键技术——路网模型抽象、行程时间短时预测、动态最短路径算法进行深入研究。论文的主要研究工作如下：1、首先,本文在满足实际导航需求的前提条件下,重点研究了如何降低路网模型的复杂度。研究提出了面向城市交通的简化路网系列模型,该系列模型仅要求采集相对较少的行程时间数据,却能间接地反映出城市交通的真实特性(交叉口内不同转向延误、路段通行速度、红绿灯和斑马线等复杂因素)对路段行程时间的影响,简单实用。2、继而,在上述简化路网系列模型的基础上,研究了基于车牌图像识别的行程时间采集方法,并对其关键技术——车牌识别算法进行了深入研究,对后期城市动态路径诱导系统的全面应用具有参考价值。同时研究了基于VISSIM微观仿真的行程时间采集方法,并依据真实路段信息进行建模,获取后续研究所需的路段行程时间等其它交通数据。3、其次,针对简化路网模型条件下行程时间的数据特点,研究了基于支持向量机回归的行程时间短时预测模型,并通过VISSIM仿真数据验证了预测模型的有效性和准确性。4、最后,提出了路段动态行程时间权值的计算公式,并对现有的静态最短路径算法进行了改进,提出了动态最短路径算法。该算法考虑了动态变化的交通信息对行程时间的影响,据此产生的诱导路径也更加符合实际需求。通过Visual Studio编译开发工具验证了算法的可行性和有效性。本文所研究的城市动态路径诱导部分关键理论与技术,对满足城市动态路径诱导的实际需求、缓解城市交通拥堵、提高出行效率具有一定的学术和应用参考价值。