城市交通系统为城市居民的各种出行活动提供了必要的条件。城市交通系统不仅为城市提供服务，也是城市社会、经济运转的重要基础设施，它是一个动态而复杂的大系统，是城市社会活动、经济活动的纽带和动脉。随着社会经济的快速发展以及城市化进程的不断推进，城市交通需求量急剧增长，城市交通发展所面临的问题日趋严峻，特别是交通拥堵、交通事故、能源短缺、环境污染等问题日益显著。 城市交通流量的不均衡导致了重现性的交通拥堵(如上下班高峰期)，同时一些突发的交通事故引起了非重现性的交通拥堵。这些都致使车辆行驶缓慢，从而引发了能源浪费和排放增加造成的环境污染。为有效解决这些问题，采用现代科学技术的智能交通系统日益得到世界各国的高度重视，其中，交通诱导系统的研究和应用是一个重要分支，实现城市交通诱导的基础与核心是交通流的预测。 本文针对交通诱导的核心问题，对交通流理论及其预测方法进行了重点研究。首先，研究并提出了基于城市快速路时间序列的异常数据提取算法，对流量数据进行预处理；然后，根据快速路交通流变化特征，借鉴证据推理理论，基于幼稚预测思想和交通流增长衰减模式建立了交通流预测模型NFPM，并进行了仿真验证；在此基础上，设计了VMS交通诱导系统的框架结构模型。