随着交通流量的增加，交通系统内车辆之间的相互作用更加明显的，这种相互作用体现在前车和后车的行驶状态均影响当前车辆的状态。目前从微观层次研究个体间相互作用的跟驰理论已取得了许多成果，然而考虑前后车辆相互作用的多源信息跟驰理论较少。因此，从前后车辆的多源信息出发，深入分析前后车辆作用下的交通流演化特性，为揭示其微观本质属性提供一条重要途径。基于现有跟驰理论未考虑前后车辆的多源信息共同作用，本文分别从前车的最优速度差信息、后车效应及两者的共同作用对当前车辆的影响出发，建立相应的跟驰模型，并对其进行理论和数值模拟，分析车流的非线性特性、稳定性情况、演化规律等。论文的具体工作如下：①基于全速度差模型，考虑非邻近双前车最优速度差信息对跟驰车辆的效应，提出了非邻近双前车辆最优速度差模型。当前方车辆的速度达到最优速度时，驾驶员可以通过前车最优速度差的变化，采取相应的加减速以达到最优速度。为此，考虑最优速度差的影响，提出最优速度差模型，利用线性稳定性分析得到模型的稳定性条件，并进行了非线性动力学分析。模拟结果表明：避免全速度差(Full Velocity Difference,FVD)模型中出现负速度的不合理现象，增强交通流的稳定性，与理论分析一致。②基于FVD模型，考虑后视效应和速度差信息对车辆的影响，提出后视效应和速度差信息模型。基于①的分析，再者为了安全行驶，驾驶员通过后视镜观测跟随车的信息。为此，考虑后视效应和速度差信息的作用，建立一种新模型。利用线性稳定性判据得到了模型的线性稳定条件，采用摄动理论分析了车流的密度波变化，运用mKdV方程刻画的扭结-反扭结波的阻塞相变过程，其传播方式是密度波。同时，仿真结果也表明该模型能够使得交通阻塞得到有效缓解。③基于FVD模型，考虑非邻近车最优速度差信息和后视效应对当前车辆的综合效应，提出了最优速度差信息和后视效应的模型。基于①和②的分析，考虑前后车辆的综合效应，提出了综合效应模型。模拟结果表明：扩展模型提高了交通流的稳定性，临界稳定的敏感系数明显下降，车辆速度波动远远小于FVD模型。同时，利用mKdV(modified Kortewege-de Vries)方程分析了模型的非线性动力学特性。