长期以来,混合交通是我国城市交通的主要特点之一,由于混合交通现象的存在使得我国城市交通存在比较大的交通安全隐患并降低了道路的通行能力。从我国目前自行车拥有量及其发展趋势和机动车保有量迅猛增长的现状来看,由机动车和自行车构成的混合交通现象必然在我国城市交通中长期存在。智能运输系统的发展是缓解混合交通问题的重要手段,而驾驶员作为一个有思维、能总结经验并能不断改善自己主观性的复杂个体,是该系统的核心。在机非混行环境中,驾驶员要发挥自己的主观能动性对规则性较弱的混合交通信息进行感知、理解、判断,协调和控制交通系统的人、车、路和环境四要素。随着交通科技的进步,驾驶员因素及其所起的作用被广泛认为是智能运输系统成功发展的关键,也是微观交通流仿真研究的理论基础。因此,对混合交通的研究,需以驾驶员行为研究为核心,把人-车-路-环境作为一个统一系统来考虑。本文从微观交通流仿真建模和汽车智能驾驶系统仿真研究的根本需求出发,以驾驶员行为特性为核心,研究了机非混行环境中的驾驶员行为。探讨了机非混行环境中的自行车交通特性;基于遗传神经网络的自行车干扰状态识别方法;基于神经网络的机非跟驰模型;基于免疫遗传神经网络的自行车干扰影响范围计算方法。这些研究比较全面的概括了机非混行环境中的驾驶员行为特性,为汽车智能驾驶系统的仿真实现提供了理论基础,对提高混合交通道路安全水平和通行能力具有十分重要的理论价值和现实意义。