随着城市化和乡村振兴的发展,私家车的保有量日趋增长,已经给现有的交通系统带来巨大压力,并造成交通堵塞、环境污染等严重问题。在当前智能交通系统建设的大背景下,车载终端的普及使得大量的私家车轨迹数据得以收集,因而应用数据挖掘技术探析用户的出行行为,寻找私家车在城市交通体系中运行的规律,通过引导私家车群体在城市中的流量分布来解决交通问题成为可能。已有基于私家车轨迹数据的出行行为研究多集中在时空信息的分析上,常忽略轨迹停留点所处空间的语义信息,因而对用户出行行为建模过程中模型难以从语义视角感知用户的出行规律。若基于语义信息从用户的主观视角上去理解用户的出行规律,则能从根源上把握用户的出行意图,从而能得出真实且更贴近于人类主观思维的研究结果。因此,本文从探析用户的出行意图出发,重点关注模型在语义感知场景下对用户出行模式的学习程度,从而得出更精确的出行行为预测结果,主要的工作如下:针对私家车停留点存在的“漂移现象”,即同一语义地点对应着多个私家车轨迹停留点,引起的停留点语义信息难以匹配的问题,本文设计一种基于DBSCAN聚类原理与兴趣区域（Area of Interest,AOI）边界信息的语义感知方法。在此基础上实现了界定每一轨迹停留点所属的空间语义信息的目的,最后给出了语义感知的可视化结果。针对私家车轨迹序列建模过程中如何进行语义感知这个问题,本文设计一种基于语义信息的长短期记忆网络模型（Semantic Long Short Memory Network,Sem-LSTM）。该模型将语义信息表征为向量嵌入到模型中,通过Sem-LSTM网络层的动态隐层变量和定态用户偏好变量来全局建模用户的出行行为从而使得模型在训练过程中能捕捉到语义信息,最终提高用户出行行为的预测精度。针对Sem-LSTM模型在用户出行行为预测中的表现性能进行评估,本文与另外六种相关方法进行对比来论证Sem-LSTM模型的各方面表现。实验证明,由于Sem-LSTM模型不仅可以学习到轨迹数据的序列特性、时空特性,还能从语义的视角捕捉到用户的出行规律,因而与这六种方法进行对比,Sem-LSTM的预测效果良好且稳定。