随着城市汽车保有量的迅猛增长,大中城市交通问题将更加严峻。在研究交通拥堵问题的众多方法中,基础设施改扩建、交通需求控制等措施因其固有的缺陷而难以有效解决交通问题;交通仿真因其灵活性、低成本及可重复性而获得广泛应用。但是,小规模交通仿真通常简化了原本复杂的交通状况,研究中应建立大规模交通仿真模型以增强研究的科学性与严谨性。本文研究大规模交通仿真建模,提出联合使用宏观与微观交通仿真技术来建立仿真模型的方法,从而融合宏观、微观交通仿真模型的优势,以实现理想的仿真效果;在此基础上,本文利用大规模仿真得到原始路网数据及车辆旅行数据,研究了旅行时间估计模型在不同交通状态下的可靠性,继续推动其走向实际应用。首先,本文以深圳市罗湖区、福田区、南山区电子交通地图为模板,使用VISUM宏观交通仿真软件实施大规模宏观交通仿真建模,具体包括建立交通供给模型,对路网对象实施仿真;以深圳市土地利用状况及人口状况为参考,采用标准四阶段法建立交通需求模型;循环实施静态交通分配及信号灯优化工作,达到理想分配效果。在仿真过程中,本文对深圳市路网、交叉口进行了适当的简化。其次,本文将VISUM大规模交通仿真模型导入VISSIM微观仿真软件中,将静态分配结果作为动态分配的初始状态。通过调试交通需求参数,模拟早高峰交通出行路况;通过调试动态仿真的众多参数,如评价时间间隔、路径搜索控制参数、收敛控制参数,研究分析不同参数对动态分配过程及结果的影响;最终,确定本文采用的动态分配参数设置,执行动态交通分配,得到车辆旅行数据。最后,本文对路网数据以及车辆旅行数据进行了数据结构设计与整理,然后将整理完毕的数据输入Li Qiang等人提出的小样本路段旅行时间估计模型中,编程估计旅行时间并验证该旅行时间估计模型的可靠性。实验结果验证了该模型在双峰分布时的准确性、抗干扰性及在三峰分布时的不可靠性。