城市快速路作为城市交通系统中功能等级最高的交通设施，在实现城市交通快速机动方面具有重要作用。建立城市快速路交通流模型，准确刻画城市快速路交通流特性是一项事关城市快速路规划、设计与运营管理全过程的基础性研究，其意义不言而喻。虽然城市快速路具有高速公路许多特性，但密集的出入口造成交错的交织区将其与高速公路区别开来，交织区大量换车道行为对城市快速路交通流造成明显影响。因此，不同于高速公路交通流建模，城市快速路交通流建模无法忽视换车道行为对其影响。换车道行为由于不方便观测，直到出现了航拍技术（上世纪80年代）才开始进行研究。目前研究换车道行为对道路交通流影响大多为基本图方法，所提出模型较为复杂，参数估计困难，且只能反映交通流各参数间单态对映关系。而近年来提出的三相交通流理论模型，虽然能反映交通流参数间多态对映关系，但尚未有模型考虑换车道行为影响。因此，现有研究成果难以对存在大量换车道行为的城市快速路交通流进行较好描述。　　本文以具有典型城市快速路特征的成都市三环快速路作为研究对象，采用数据驱动建模方法，通过对9个路段数据进行分析研究，构建考虑换车道行为的城市快速路四相流量-换车道模型、四相速度-换车道模型、四相密度-换车道模型以及考虑换车道行为的四相交通流模型。把考虑换车道的四相交通流模型与基于基本图的换车道交通流模型和三相交通流模型进行比对。结果表明，本文所建模型比这两种方法所建模型能更好描述具有大量换车道行为的道路。论文的创新性工作体现在以下几个方面:　　一、本文首次提出多级分块背景建模方法（专利号:201510955922.2(公开)）(3.1.1)，解决了目标遗漏和伪目标等难题。比LBP、CSLBP以及CB等已有方法对前景目标物的提取效果更好。基于该方法，研制了基于视频识别快速路交通流同步数据采集软件（软件著作权编号:2016SR085062）。该软件能够实现流量、速度、密度和换车道次数等数据的同步采集，为建立考虑换车道行为的快速路交通流模型提供可靠的数据输入。　　二、采用实测数据和回归与聚类分析方法，分别构建了刻画换车道行为对流量、速度、密度单独影响的城市快速路四相流量-换车道模型(4.3)、四相速度-换车道模型(4.4)以及四相密度-换车道模型(4.5)。其中，四相密度-换车道模型弥补了该领域研究不足;四相流量-换车道模型和四相速度-换车道模型揭示流量与换车道、速度与换车道呈多态关系，而非已有研究揭示的线性和曲线的单态关系。实测数据表明，本文构建的三类四相模型更加贴近交通流实际。　　三、采用实测数据和聚类分析方法，分别构建了刻画换车道行为对流量-密度、流量-速度以及速度-密度二维空间影响的考虑换车道行为的四相流量-密度模型(5.3)，考虑换车道行为的四相流量-速度模型(5.4)以及考虑换车道行为的四相速度-密度模型(5.5)。以上3个模型构成了考虑换车道行为的四相交通流模型(5.6)，相比较基于基本图的换车道模型以及三相交通流模型，本文提出模型能较好描述存在大量换车道行为的城市快速路交通流(5.7)。