2  国外研究现状

城市交通专业方面的研究学者在国外该领域的研究主要是对于浮动车GPS定位数据与电子地图的匹配算法、根据出租车GPS 定位数据的居民OD出行行为的推测、基于GPS数据的出租车车辆出行起终点识别、基于GPS数据道路网络交通运行状态推测和GPS 数据其他方向应用的深入研究。

（1）针对GPS定位数据和电子地图的计算匹配算法

国外的学者格林非德（Greenfeld）的通过不断探索研究发现，近几年来，研究学者们不断把目光积聚在车辆的GPS导航系统，他们研究城市公共交通的公交车司机，还包括公交车调度管理人员以及其他的居民乘客。通过研究GPS车辆导航系统获取GPS数据，在进行专业的数据分析，首先是要经过GPS系统的接收器，要通过GPS系统的接受其来对车辆GPS数据进行接受。第二是要提供出GPS系统出行线路的数字地图，该地图要能对用户进行较为精确的定位。实时交通状况对解决许多自适应交通问题是十分必要的。例如，自适应交通信号工作需要附近实时的交通状况，出行时的最佳交通导向也需要附近的实时交通信息。实时流量监控是一种监控交通流和报告实时交通状况的一种方法。由于实时监控具有高的准确性并且容易获得，全球定位系统（GPS）数据越来越成为一种交通量数据的主要来源，在过去的几十年间，大量的研究人员都试图利用GPS系统配备车辆来估计交通状况。。

（2）基于出租车GPS 定位数据的OD 推测

来自亚琛工业大学的Joe Grengs、王晓光和等学者重点着眼于对基于GPS的数据怎样能被转化成一个计算数据库，来帮助城市与交通规划设计院的学者及研究人员进行传统的出行调查的发生要比该出行模式中的发生要简便得多。他们的研究能够体现出出租车GPS数据的优势，并认为新兴的智能交通系统的先进技术将使城市交通的研究学者们能相比之前更加精确地测算驾驶行为在空气污染排放和能源消费等环境问题上的影响[9]。

（3）GPS数据挖掘

来自德国斯图加特大学的Poomrittigul et al阐述了一种方法：利用匿名GPS配备车辆来估计出行速度，尽管MTS不是一种很重要的交通流特性。Chen et al。提出另一种交通流估计方法：根据GPS轨迹来跟踪GPS配备车辆，以此来基于MTS估计交通流状况，但MTS和交通流状况之间的关系尚不明确。Shietal。提出一种GPS/GIS集成系统，这种系统可以通过自适应交通流模型来估计交通流状况，但是这种方法的缺陷是没能考虑交通信号对这种方法精确性的影响。Tantiyanugulchaietal。、Quirga et al。、Fuetal等学者提出了类似的方法。要通过在时间上的延迟识别来对该算法进行估测计算，一般采用的传感器的节点必须要满足可以收集、记忆、交换、和继承传感器自己及其附近的最新的得到的移动信息，才可以达到研究目的效果[10]。

3  国内外研究现状分析

目前国内外针对出租车GPS数据的研究主要包含以下几门学科：交通工程科学、GIS科学、数据分析挖掘科学、database理论科学等多个学科的交叉融合，并通过这些学科的交叉融合知识解决了一些交通问题，获得了较好的研究成绩，但是先存在的国内外学者针对出租车GPS数据的分析研究还存在着以下一些问题：

（1）对获得的出租车GPS数据的筛选不够精确。根据获得的GPS数据，存在着很多的明显错误数据，要对这些数据进行剔除，还要对这些数据进行进一步筛选分析。将筛选后的GPS数据应用在分析城市交通运行特性中。

（2）目前还没有比较完善的根据GPS数据来估测计算的道路交通网络运行状态的成功模型。 智能交通系统获得的GPS数据应用国内外研究现状(2):http://www.youerw.com/yanjiu/lunwen_137336.html