交通系统是一个融合人、车、路和环境（交通四要素）为一体的开放、随机、自组织的复杂系统。在交通四要素中，具有综合认知学习和协同操作能力的人（驾驶员），在优化协调和控制交通四要素的各环节中处于核心支配地位，其相关特性的变化对车流的内在作用机理和外部表现特性将产生根本影响。因而，对车流演变机制的研究必须更多地关注驾驶行为特性。然而，传统交通流建模过程将“驾驶员-车辆”视为一个统一整体作简单处理，忽略了驾驶员具有核心支配作用、具备主观能动性的事实，因此已经难以精细刻画驾驶行为下的车流内部作用机制与外部表现间的关联关系。　　为此，本文基于现有交通流模型研究成果，以驾驶行为为核心，从宏观和微观两个层面，重点研究单车道和两车道上预估驾驶行为对车流的作用效应，以期获得预估驾驶行为下的宏微观模型及其演化规律，并对其进行理论分析和数值模拟，探索预估驾驶行为下车流的各种非线性现象。论文的主要工作如下:　　首先，从微观层面，针对跟驰过程中驾驶员预估效应对当前车跟驰行为的影响，提出了考虑预估驾驶行为及交通中断概率的跟驰模型(AD&TIPM)，并研究了驾驶员预估效应下车辆能耗的时空演化规律。　　针对实际交通中驾驶员会对前车的运行信息进行预估的行为，通过引入刻画驾驶员预估效应的预估项，提出了一个考虑预估驾驶行为及交通中断概率的跟驰模型(AD&TIPM)。理论分析和仿真一致性表明:随着驾驶员预估时间的增加，车流稳定性得到逐渐增强。在此基础上，首次系统研究了驾驶员预估效应与车辆能量消耗间的关联关系。结果表明随着预估时长的增加，能量损耗越低，对应车流越稳定。研究结果从微观层面证实:驾驶预估行为对车辆跟驰过程的稳定性和能耗演变规律具有不可忽视的影响。　　其次，从宏观层面，分别考虑驾驶员对前车车头距信息和速度信息的预估行为对宏观交通流的作用效应，提出了两个新的各向异性宏观交通流模型。　　针对实际交通预估驾驶行为对宏观车流的影响过程，在微观跟驰模型基础上，采用微观-宏观参量关联关系，针对前方车头距预估和速度信息预估两种情形，分别提出了对应的宏观交通流动力学模型。两个模型稳定性判据和仿真结果均表明，考虑驾驶员的预估效应后，宏观车流的稳定性显著提高。　　然后，针对实际交通中多重预估驾驶行为，运用Nagatani格子流体力学模型思想，提出了计及多个格点最优流量差信息的扩展格子流体力学模型，揭示了多重预估驾驶行为下新模型的稳定性和密度波传播规律。　　基于驾驶员对前方多个格点最优流量差信息的多重预估，运用Nagatani格子流体力学模型思想，提出了扩展格子流体力学模型。运用线性稳定性理论和非线性分析方法对多重预估行为下车流稳定性和交通阻塞传播规律进行了系统分析。理论分析和数值仿真一致表明，多重预估行为的引入给宏观车流带来了致稳作用，且仅需考虑前方两个格点（m=2）的信息，交通阻塞就能被完全抑制，车流运行达到最佳稳定状态。　　最后，在两车道框架内，提出了考虑驾驶员延迟效应的两车道格子流体力学模型，获得了考虑驾驶员延迟效应时的车流稳定性条件及交通阻塞密度波刻画方程。　　针对实际交通中存在固有的延迟效应，采用将延迟效应分为驾驶员延迟和车辆机械延迟两个部分来考虑的方法，同时引入两车道间的车辆换道行为刻画函数，提出了新的显著考虑驾驶员延迟效应的两车道格子流体力学模型。运用线性稳定性定理获得了新模型的线性稳定性判据;非线性分析方法揭示了两车道框架中系统临界点附近交通阻塞传播规律。研究结果还表明，车辆换道引起的扩散作用增强了车流的稳定性。然而，无论两车道中是否存在换道现象，随着驾驶员感知延迟的增加，车流的稳定性变差，出现的交通阻塞越严重且难以有效舒缓。由此可见，实际交通中的驾驶员延迟效应对车流演变规律具有重要影响。　　综上所述，本文深入分析了预估驾驶行为对车流演化规律的影响，提出了若干改进的宏微观模型，分析了预估驾驶行为与车流演变机理的关联关系，并通过数值模拟和理论分析验证了模型的合理性。研究成果可望为掌握驾驶行为下的车流规律提供一定的分析上具，为先进智能驾驶系统的设计提供一定的指引作用。