保证交通安全、提高道路通行能力是交通控制与管理的基本目标与出发点，对高速公路、城市快速路等具有连续交通流特点的道路，其主线控制的策略有速度限制、封闭车道、可逆车道等，但不涉及到混沌。而从非线性科学、混沌控制的角度出发研究连续交通流主线控制是一项非常有意义的前沿工作，其基本原理是从控制混沌的角度出发来达到保证交通安全、避免交通拥堵从而实现提高道路通行能力的目的。本研究以连续交通流道路为研究对象，采用相空间压缩思想，以可变速度限制为其策略，设计道路连续交通流主线智能混沌控制器。本论文的主要工作可概括为以下几方面：　　1、研究道路连续交通流主线可变速度限制的机理。采用对称式双车道元胞自动机模型仿真“不包含出入口匝道的具有连续流特点的一主线区段”，对连续交通流的非线性现象进行分析，通过对施加不同速度限制的效果进行讨论，得到“动态速度控制在一定条件下使用可达到保证交通安全、避免交通拥堵、提高道路通行能力的目的；并且存在最优速度上限值”。　　2、提出道路连续交通流主线混沌控制原理。采用相空间压缩思想，即限制系统中的参数、变量取值的上限或（和）下限，以达到控制混沌的目的，以可变速度限制为其策略，提出道路连续交通流主线混沌控制原理。　　3、研究道路连续交通流主线混沌模糊控制方法。建立了基于数据挖掘技术的道路连续交通流主线混沌控制器知识库，设计了道路连续交通流主线Mamdani型模糊混沌控制器。控制器将系统从不稳定周期轨道转化为周期轨道作为控制目标，以密度、上游车流量和最大李亚普诺夫指数作为输入，主线速度上限作为输出，并采用遗传算法对控制器参数进行优化。通过对“不包含出入口匝道的具有连续流特点的高速公路的一主线区段”进行仿真试验，证明了本研究提出的混沌控制方法的有效性。　　4、研究基于减法聚类的道路连续交通流主线混沌模糊神经网络控制方法。设计包含知识库在内以密度、上游车流量和最大李亚普诺夫指数作为输入、主线速度上限作为输出的T-S模糊混沌控制器。采用减法聚类方法进行模糊神经网络混沌控制器结构设计，即确定混沌控制器模糊规则数及其初始参数，其中聚类半径采用遗传算法优化确定；而控制器相关参数采用模糊神经网络方法进行优化。通过对“不包含出入口匝道的具有连续流特点的高速公路的一主线区段”进行仿真试验，证明了本研究提出的混沌控制方法的有效性。