智能交通系统是目前公认的解决交通领域内众多问题及提高交通效率的最佳途径。在众多的智能交通管理或应用系统中,交通信息尤其是动态交通信息是最为核心的内容,系统的各种功能都是以信息应用为中心展开的。作为智能交通系统领域的一个研究热点,动态交通信息诱导系统就是以动态交通信息为核心的应用系统。该系统在为交通参与者提供实时、准确而全面的交通信息的基础上,能够为出行者提供最佳出行路径诱导,一方面使得交通管理部门采集的动态交通信息能够实时服务于出行者,另一方面也为相关管理部门制定决策提供了一定依据。动态交通信息诱导系统的研究与开发涉及到的主要技术有：动态交通信息采集技术、数据预处理技术、数据融合技术、最短路径诱导算法及GIS开发技术等。本论文旨在对动态交通信息诱导系统进行相关研究及设计。论文以动态交通信息的采集、处理及应用为线索,重点研究了动态交通信息的数据融合及最短路径诱导这两项相关技术,对有关算法进行了改进以提高其效率。进而,按照动态交通信息的处理应用流程整合应用了以上两项研究成果,将它们与GIS开发技术相结合,设计并实现了一个动态交通信息诱导系统。论文主要工作如下：首先,简单介绍了智能交通系统的研究背景及交通信息诱导系统相关技术的研究现状；在介绍动态交通数据采集及预处理技术的基础上,着重分析了几种常用的交通数据融合技术,结合要处理的实际数据特点及应用目的,利用改进的综合统计分析方法对实际动态交通数据进行了融合处理,通过实际数据的仿真比较,验证了算法的可行性。其次,在介绍动态交通路径诱导系统中常用最短路径算法思想的基础上,对经典的Dijkstra算法进行了详尽分析,针对其不足,对该算法的网络存储模型及搜索方式分别进行了改进；通过实例仿真,验证了改进后的Dijkstra算法可以提高路径寻优的时间、空间效率,同时也具有一定的实际应用意义。随后,在对GIS开发技术进行介绍之后,论文从系统开发的角度,设计了动态交通信息诱导系统的开发方案及数据库,将数据融合算法和最短路径诱导算法的研究成果用于实际应用,利用GIS开发技术设计并实现了一个动态交通信息诱导系统。从而实现了理论研究与实际应用相结合,使交通信息诱导系统能够服务于普通出行者,进而提高城市交通效率。最后,总结了本文所做的研究与设计工作,并对该课题下一步的工作进行了展望。