智能交通系统短时交通流预测的研究,能够使出行者有效地避开交通高峰,减少行程时间,方便人们出行。及时避开交通高峰有利于减少由于汽车低速行使而增加的尾气排放量,降低汽车尾气对环境的影响。本文基于windows平台设计了IOCP数据接收模块用来接收智能手机客户端GPS信息,利用SQL Server存储过程和空间数据库实现点到线的地图匹配方法,将GPS信息匹配到对应的路网上,通过卡尔曼滤波方法进行短时交通流预测,使用WEB平台发布短时交通流预测信息,供客户端查看并获取。本文采用实际数据作为设计依据,具有一定的可行性。基于以上设计,本文重点完成了以下工作：(1)实现了数据接收模块。对比了IOCP服务器与普通多线程服务器的优缺点,采用IOCP机制进行GPS数据接收模块的设计,并对其性能进行了测试。(2)完成了点到线的地图匹配方法的数据库实现。将GIS电子地图道路数据导入SQLServer2008数据库,利用存储过程及空间数据库进行地图匹配算法的设计。(3)采用单模型单测试的方法设计卡尔曼滤波短时交通流预测模型。通过不断更新卡尔曼滤波信息记录表保存每次递推时的参数及结果来实现卡尔曼滤波。(4)将短时交通流预测数据发布到Web平台。客户端可以访问网址获取由交通流矢量数据形成的Json文本。