近年来，由于城市机动车保有量迅猛发展、道路资源紧缺、交通配套设施建设相对滞后，导致交通拥堵问题日益严重，特别是在城市主干道上拥堵现象屡见不鲜。因此，对于交通拥堵问题的研究显得尤为重要，拥堵预测是目前的研究热点之一。　　本文首先在回顾国内外研究现状的基础上，给出了拥堵的定义、分类、成因和特征，对经典的拥堵识别算法和常见的速度预测模型进行了分析阐述，重点对算法和模型的原理、使用条件等问题进行了研究探讨，并从系统的角度分析了速度预测与拥堵识别之间的关系。　　其次，在阐述主干道定义、特点和速度变化特性的基础上，根据国内外研究现状，建立了基于速度的主干道交通拥堵预测模型，重点对模型的形式进行了研究分析，给出了选择速度作为拥堵预测参数的理由，对基于浮动车的速度采集技术进行了深入探讨。给出了拥堵阈值的定义，深入研究了拥堵阈值特性和确定方法，并以拥堵识别率和误判率作为评价拥堵预测模型的标准。　　然后，提出了基于速度二重性的交点预测模型，对二重性的概念、交点预测的思路和预测流程进行了探讨，通过对比平滑预测模型、灰色预测模型与交点预测模型的平均绝对误差，认为选取交点预测模型进行速度预测分析是合理可行的。　　最后，以成都市中心城区人民南路三段为例，进行了实例预测研究。预测结果为交通拥堵预测的识别率为48％，误判率为16％，结果表明基于速度的拥堵预测模型能够对城市主干道交通状态进行有效的预测分析。