目前绕城高速公路的路政管理方式已经不能适应绕城高速公路的发展水平,因此实现城市绕城高速公路交通流的有效管理与控制就显得非常重要。实现城市绕城高速公路交通流的有效管理、控制及诱导,就需要对绕城高速公路的交通流特征进行分析总结,并对其交通状态进行全面估计,以评价绕城市城高速公路的交通状况。绕城高速公路交通状态估计是依据交通状态参数估计的一种非线性的估计问题,因此,本文采用粒子滤波算法和改进的粒子滤波算法解决此问题,并将二阶宏观交通流模型与上述算法相结合对绕城高速公路交通状态参数进行估计,然后通过估计结果进行相应地交通控制。本文主要研究内容包括以下几个方面:(1)分析了绕城高速公路的特点、功能类型、交通组成及与城市快速路和高速公路的相似点和差异性,深入探讨了绕城高速公路和过境交通的关系,并展开了西安绕城高速公路四条路段700组交通流特征参数监测数据的分析处理。(2)采用了灰色聚类算法将700组数据进行划分,确定了绕城高速公路的三种状态(畅通、拥挤、轻度拥挤),并将二阶宏观交通流模型结合粒子滤波算法和改进算法(基于蚁群算法的粒子滤波算法)构建了交通状态参数估计模型,间接实现了交通状态划分的目的。(3)建立了三种交通状态下的绕城高速公路双策略协同控制模型,并对每一种模型采用遗传算法进行求解。(4)以西安市绕城高速公路为实例进行分析。把西安绕城高速公路检测数据运用到两种交通状态参数估计模型中,进行交通状态划分,并对比分析实验结果。实验结果表明,采用双策略协同的绕城高速公路匝道和主线控制方式可以很大程度的降低车辆在绕城高速公路上的总行程时间和延误,对于减少绕城高速公路上的车流密度,改善城市道路的交通拥挤状况具有良好的效果。