1.一种局部地区交通流优化系统。其特征在于，本系统通过采集行驶过程中的车流信息，进行驾驶员性格参数识别，并制定良好的驾驶行为标准，判定驾驶员的驾驶行为是否合理，在不改变驾驶员的驾驶体验的前提下，针对特定车型及特定类型的驾驶员提供其能够接受的驾驶建议，从而优化交通流，缓解拥堵。

2.如权利要求1所述，其特征在于，本系统通过采集驾驶人跟驰过程中行车状态，通过最小二乘法识别车型(大中小型车)对应于驾驶员性格参数(激进型、稳重型、保守型)的人-车类别。并将大中小型车的对应的驾驶员性格参数进行归一化处理。

3.如权利要求1所述，其特征在于，本系统通过动态二分法确定提供驾驶员可以接受的驾驶建议参照。

4.如权利要求3所述，其特征在于，本系统通过设立分级式的良好的驾驶行为标准，当驾驶员达到建议后的驾驶行为标准后，可以重新设立新的建议驾驶参照，逐步诱导驾驶员保持更好的驾驶习惯。

5.如权利要求1所述，其特征在于，本系统通过GPS采集历史上该路段的车流信息，通过统计软件建立交通流预测模型(基线预测与残差结合)，预测该路段各时间段的交通流运行情况，并模拟仿真接受建议对比后的交通流，从而获得最佳的交通流优化，评价交通流优化结果。

6.通过驾驶员性格参数归一化对驾驶员的驾驶参数进行分类，同时通过统计车流中各类型驾驶员驾驶参数所占比重，结合交通流基线预测，提供基于驾驶员驾驶性格参数的合理规划方法，保证交通流正常运作。其具体规划的车道中人-车特性的具体排序与分配方法如下：把驾驶员看做物体，其驾驶性格特性看做物体的磁性特性，其中激进型驾驶员磁性为N，保守型驾驶员磁性为S，稳重型驾驶员为中性(无磁性)。且排斥力的大小与同种性格驾驶员连续排在一起的数量以及车型有关，即当同种性格类型的驾驶员连续排在一起的数量越多，其排斥力的大小就会呈几何倍数增加；且当同种车型且驾驶员性格相同时的汽车排在一起时，其斥力大小排序最大为大型车，然后是中型车，最后是小型车。排斥力大的车辆之间优先插入相反磁性的车辆，当相反磁性的车辆排序完成后，然后是磁性为中性的驾驶员插入到为排斥力的车辆之间，从而完成排序。

7.如权利要求5所述，当交通流预测为拥堵时，可由云端提供辅助驾驶决策功能，由算法实现最大通行量计算下各车的驾驶员性格参数的分配与排序。

8.提供一种新的防盗识别措施，其特征在于，通过驾驶员性格参数识别，可以得到驾驶该车辆的几个固定的驾驶风格参数，即该车辆的常用驾驶人，从而形成一车多人的绑定关系。当识别出新的驾驶人风格(驾驶参数)驾驶车辆时，系统提出警报，防止盗车行为。

9.如权利要求点8，其特征在于，通过实现一车多人的绑定关系，当车辆出现违反交规时进行扣分时，可分析其当时的驾驶风格参数，当不符合其驾驶风格的驾驶入去代扣分时，不予办理，可以防止代扣分。