城市快速路上经常发生的追尾事故大多是由于车流波现象引起的。在高峰小时或者异常情况下(如雨、雪、雾等异常天气)，快速路的瓶颈地段经常出现堵塞以及由堵塞引起的车流波。车流波不仅影响瓶颈点下游的车辆的运行，还会降低瓶颈点上游路段的有效通过能力。因此，车流波对快速路／高速公路的通过能力产生很大的影响。目前，国内外关于车流波的研究还处于理论研究阶段，没有形成系统的理论体系。而且这些研究由于基础数据采集方法的限制，基本处于宏观研究的层次。近年来，随着交通微观行为研究方法和模型的发展，国内外也从不同的侧面对车流波的行为进行微观研究，但是这些研究的理论可靠性值得商榷。基于此，论文由基础数据出发，应用视频采集和车载GPS浮动车采集技术在北京三环快速路两段频繁发生车流波现象的路段进行车流波数据采集；然后结合视频图像处理技术进行数据析取，建立城市快速路车流波数据库；经过深入的数据挖掘与分析，获得车流波形成、传播和消散机理，通过分析车流波传播特性及规律发现车流波传播过程中驾驶员微观行为，并在此基础上建立相应的驾驶员微观行为模型，为城市快速路车流波预防提供理论和数据基础。 论文的主要研究结果是 1)城市快速路车流波形成机理：在城市快速路的某一频繁发生车流波现象的路段由于某种原因导致车辆紧急制动减速，在密集交通流条件下这种刹车减速行为不断向上游或下游传播最终导致车流波形成；2)深入分析车流波传播特性，提出快速路车流波的微观传播速度计算公式和传播曲线；通过分析车流波传播过程中车头时距的频数分布函数、车头间距的变化率、速度与车头间距的函数关系及常用微观跟驰模型对车流波的拟合与校验，得出快速路车流波传播机理和驾驶员微观行为，并构建基于模糊推理的驾驶员感知——预测行为模型和车流波传播条件下驾驶员微观跟驰模型。结果表明，模型可以有效、准确地模拟车流波传播过程中驾驶员行为。