摘要：目前,交通拥堵问题已经严重影响人们日常生活、工作和学习。为了有效的缓解交通拥堵问题,提高车辆行驶速度,减少事故发生,节约能源,实现交通路网和出行者满意度的“双赢”,有必要对当前的交通情况做出科学的分析,找到合理而有效的解决办法。交通流诱导系统是智能交通系统中非常重要的环节,它在城市交通智能化管理和实现居民出行人性化诱导等方面有显著的效果和广阔的应用前景。交通流诱导系统越来越受到重视,相关领域的研究也越来越丰富。本文通过对交通流诱导理论和预测控制理论的学习,建立了交通流诱导预测控制算法,并总结了一些研究成果。本文的主要内容和成果如下：1.研究了交通流特性、速度预测模型、交通路网模型、预测控制理论以及交通流诱导预测控制的机制。2.研究了遗传算法、Web services、网格计算等相关领域,建立了一种考虑交通流特性参数关系的基于预测控制的交通流诱导算法。详细介绍了交通流诱导预测控制算法,在Visual Studio2005平台下进行仿真。仿真结果表明交通诱导预测控制算法对交通拥堵有很好的缓解作用。3.由于数据信息量大,单机算法在计算的过程中需要很长时间,所以采用基于Web services技术的网格计算实现交通流诱导预测控制的并行多机计算,对集中控制式和分布控制式两种算法进行了仿真。仿真结果表明,分布控制式并行遗传算法相对于单机算法和集中控制式算法具有进化速度快、计算结果好的特点,有利于实时交通流诱导。预测控制是一种良好的控制哲理和方法。对于随机时变的交通流巨系统,交通流诱导预测控制是一种全局性的优化控制方法,它考虑了当前的动态交通分配对未来道路通行状况的影响,能够有效地预防交通拥堵。交通流诱导预测控制这种良好的性能,在缓解交通拥堵方面有着积极的作用。