交通供需不平衡及异常事件频发导致了交通堵塞、能源浪费、环境污染和安全等严峻问题。智能交通系统(ITS)是解决这类问题的重要手段，可以有效的改善交通状况。由于不能对ITS项目进行大规模实际试验，微观交通仿真技术就成为评价ITS项目中各种方案的结果及影响的重要方法。同时，作为交通分析的有效工具，微观交通仿真能为路网规划设计及交通管理控制方案提供决策支持，优化道路供给。　　 然而交通系统是复杂多变及异质性的，微观交通仿真模型的持续有效性及推广面临着重大的挑战。传统单一、静态的微观交通仿真模型存在以下不足：(1)主要基于交通理论，以历史调查数据的统计分析结果为依据对交通建模，仿真前需要进行参数校准和模型验证，推广困难；(2)仿真运行时模型及其参数不变，只能适合特定的时空环境，难以描述不同环境及交通状态下交通实体行为的变化，无法适应交通的动态变化特点；(3)在对现实世界进行仿真时，缺乏根据仿真与实际情况的偏差进行调整的机制，仿真的持续有效性得不到保证。　　 针对上述不足，本文将动态数据驱动的思想引入到道路交通微观仿真建模之中，并基于真实车辆轨迹数据，构建仿真系统，验证方法的有效性，具体研究内容包括：　　 1.动态数据驱动思想在微观交通仿真中的应用　　 提出并设计了利用动态数据驱动思想对微观交通仿真建模进行扩展的框架，使仿真模型具备适应环境变化的动态演变特性。　　 2.动态数据驱动框架下的微观交通仿真模型设计　　 确定微观模型的类型，通过拓展传统的微观交通仿真模型，设计动态数据驱动框架下几种主要的仿真模型，包括跟驰模型、加减速模型、换道模型等，以支持模型的动态调整。　　 3.动态数据驱动的模型调整策略　　 基于仿真中的环境状态信息，利用实验测量数据与仿真之间的偏差，研究了模型动态调整的方法。设计了调整机制中的模型选择、模型融合和参数调整关键算法。　　 4.微观交通仿真原型系统的设计与实现　　 基于上述建模思想和关键方法，设计并实现一个分布式的微观交通仿真原型系统，包括道路模型、车辆产生模型、车辆模型等。　　 最后，论文利用NGSIM项目中的真实车辆轨迹数据进行了仿真实验，并将仿真结果与实际数据进行对比分析。结果表明，动态数据驱动思想的引入可以更好的改进微观交通仿真效果，能较好的刻画不同环境状态下交通实体的复杂行为，为有效的模拟动态变化的微观交通系统探索了一条新的途径。