文 献 综 述
一、研究背景及意义
近年来，随着城市化进程的加快和机动车保有量的快速增加，各种交通方式在为人们出行带来便捷的同时也带来了交通事故、交通拥挤、交通污染等诸多负面的影响。在这种情况下，智能交通系统作为利用先进技术来解决交通问题的重要手段已经得到人们的认可和重视。而安装GPS的出租车系统是其子系统之一，其应用正逐渐成为热点问题。基于GPS的出租车系统不但能够提供路网交通状态的时变数据，有助于合理地缓解城市交通拥堵，而且能够提供及时准确的运营数据，从根本上提高出租车行业的整体服务水平，因此，对于出租车GPS数据应用的深入研究有重要的现实意义。
安装GPS的出租车能够以设定的时间间隔，采集并上传各种类型的实时信息，包括车辆的设备状况、运营状态、地理位置信息、瞬时速度以及运行方位角等。出租车在城市交通流中所占的比重较大，香港交通部门1986—2000年的调查曾表明出租车占城市总交通流的25%，而在一些关键区域，这个比例甚至可以达到50%—60%。来自香港交通咨询委员会的数据显示：到2008年，香港地区总共有15250辆红的、2838辆绿的和50辆蓝的正在城市路网中运营。这些出租车每天为超过100万的乘客出行提供服务，而这些乘客数量大约占香港乘客出行总量的10%。因此，可以用出租车样本表现出来的特征来描述城市路网的总体特征。
事实上，出租车GPS数据即是浮动车技术提供的信息。出租车在运行过程中与交通控制中心保持密切的信息交流。交通控制中心以此可以得到出租车的实时位置和行驶速度等基础性信息，并在此基础上经过数据挖掘及与其他数据源信息进行融合后，得到路段行程时间、路段平均车速以及道路拥挤程度等参数，进而实现对整个城市路网交通状态的估计和预测。通过对出租车GPS轨迹的定位和跟踪，驾驶员的路径选择行为也可以进行统计分析并基于此实现车辆最优路径的优化和实时显示。此外，出租车终端能够返回大量的GPS数据，这些数据经过处理后可以得到居民的出行情况和分布特征，从而开辟了交通规划中交通出行调查的新途径。最后，出租车GPS数据为交通管理者提供包括里程和运距等各类运营特性数据，有助于管理者了解出租车市场的运营状况和市场规制的实施效果，有助于出租车市场由传统的粗放式管理向信息化管理迈进。
二、国内外本学科领域的发展现状
2.1 基于GPS数据研究城市交通特性国内发展现状
国内相关的研究虽然起步较晚，但也取得了一些成果，如赵淑芝等通过构造居民出行方式选择效用函数，对居民出行行为时间价值进行了分析[5]；赵一斌等人则提出一个基于时间、空间和序列特征的出行行为分析理论框架[6]。以上这些研究大都采用传统的居民出行行为研究方法，比如采用问卷调查的方式进行，这种方式需要耗费大量人力和时间，成本较高，另外由于调查受到时间和空间的限制，使得结果不一定准确，结果分析也较为繁琐。现已经出现了大量利用出租车的GPS终端数据来分析城市居民出行行为，但是用GPS数据来分析城市的整个道路网络的交通特性现在做的相对较少。对于出租车 GPS 数据的挖掘应用，国内的研究人员主要从利用GPS 数据对道路状态进行估计、利用出租车GPS 数据研究出行行为2方面进行研究。
（1）利用浮动车GPS 数据对道路状态进行估计
同济大学童小华等人在此方面研究出了成功的模型。他们的实验结果验证了所建立的模型的有效性和方法的正确性。他们的主要思路是：在基于大样本以及长周期条件下（大样本即车辆数目在5000-50000 辆之间，长周期即GPS数据传送间隔为2-8 min），在GIS环境下，用仿真的出租车GPS数据来估计和推算行程时间（包括建立估计模型、基于GIS的仿真、使用House holder变换求解大规模矩阵），以便将仿真数据与最初每条路段上的行驶时间进行比较。
