近年来,交通拥堵问题的日益加剧不仅降低了人们的出行效率,也大大增加了人们的出行风险。在导致交通拥堵问题的众多因素中,交通流分布的不均衡性是其中的重要原因之一。当出现某些道路的流量过大,而其它道路流量较小的现象时,虽然整个路网流量可保持正常值,但车流的分布却会出现极大不平衡,严重影响了路网整体运行效率。在现有研究中,缺乏对交通网络均衡性的宏观分析,而网络熵作为反映系统整体均衡性的物理量,可有效描述交通网络的均衡程度。非参数性网络熵作为网络熵的其中一类,利用不同信息函数描述了网络的不同特性。为研究交通网络的均衡性特征,本文引入非参数性网络熵这一指标,定义了基于最短路径的信息函数,通过熵值来定量反映网络的均衡性差异。本文的主要研究工作如下:(1)提出新的信息函数,根据网络熵计算公式,定义了基于最短路径的非参数性网络熵。通过计算交通网络的熵值,对其空间均衡性进行评价。(2)将交通路网用矩阵的形式表现出来,计算交通网络的矩阵特征值,并对特征值进行聚类,将最佳聚类数作为非参数性网络熵的计算参数,为后续研究奠定基础。(3)从性能的角度考虑路网整体均衡性,从交通网络中提取出路网性能矩阵,利用非参数性网络熵作为描述符来进行定量计算。定义交通网络的分子矩阵,并通过比较不同分子矩阵所对应的熵描述符的敏感指数,反映了各种分子矩阵对交通网络均衡性的辨别能力。(4)以真实交通路网数据作为基础,并生成多种复杂网络模型和权值数据来对比分析网络均衡性及分子矩阵的辨别能力。实验结果表明,本文提出的基于最短路径的非参数性网络熵计算方法能够判断交通网络的均衡性。熵值越高,说明交通网络中交通流数据分布越均匀,均衡性越高。通过对交通网络特征值的聚类,提高了网络熵计算方法的准确性。相比于其他分子矩阵,基于路网性能的分子矩阵在识别交通网络均衡性状态时,有着最高的辨别能力。