摘要：智能交通系统(ITS)已被公认为解决城市交通拥堵问题的根本措施。交通诱导系统(TGS)作为ITS的重要组成部分之一,它通过诱导交通流促其在使整个路网达到新的均衡状态,进而可以缓解交通拥堵、降低交通事故、减少交通污染。交通诱导装置作为交通诱导系统的物理基础,对其研发无疑具有重要意义。为此,论文详细介绍了诱导策略的自动生成算法,以及交通诱导辅助决策系统的研发框架与流程。该系统基于相关算法可以自动生成策略,并且能够给出对比决策,显示在GIS地图上。本文主要完成了以下工作：(1)对于诱导策略的生成与发布的相关算法和模型进行了研究,描述了数据挖掘算法中的聚类和ORAR算法,将BP神经网络和遗传算法进行结合,互相补充提高了算法效果。研究了诱导信息的空间发布,以及时间差异化发布方法。(2)在针对诱导策略发布算法的研究中,首先采用基于关联代数的数据挖掘算法ORAR来对历史发布数据库进行再分析和利用,并针对ORAR算法应用到计算机提出了矩阵输入的优化,得到了更好的基于经验的发布时空策略；另外,利用GABP神经网络算法对于交通量进行预测,结合实时路况得到了可以进行对比分析和辅助决策的发布策略。可以由辅助决策子系统直观地显示出来,更好地辅助管理人员。(3)开发设计了基于GIS的交通诱导辅助决策系统,系统以VMS及发布信息相关资料为背景,结合道路交通状况,利用GIS的可视化和空间信息处理技术,综合计算机软件技术和交通工程学理论,有效集成并应用于北京市的交通网络化智能诱导控制系统,最终实现诱导策略生成和辅助决策的功能。(4)在考虑诱导系统的主要功能的基础上,从应用角度出发,开发与构建了路网数据库,设计了交通诱导系统的框架与结构,并且编程实现了GIS系统。