定位技术快速发展的今天,交通轨迹数据呈现指数式增长,数据中包含了移动对象时空特征与行为信息,分析海量交通轨迹背后隐藏的信息,既有理论价值也有现实需求。随着中国城市化进程加快,城市化所带来的问题也日益凸显出来,居民面临交通拥堵、城市公共基础设施分布不合理等问题日益严重。交通轨迹数据记录了居民出行轨迹,通过人工智能技术的分析,可以从中反映出居民活动规律、城市热点空间分布情况,为解决城市化所带来的问题提供一种参考。交通轨迹数据分析是智慧城市、智慧交通等未来城市道路规划以及布局的主要研究领域,但在现阶段中,交通轨迹数据分析应用实际的场景中还存在了一些问题,首先,在轨迹数据预处理中,定位装置获取到的数据与真实道路之间存在偏差问题,由于现如今道路复杂性的增加原有的数据处理技术已经无法满足现实的需求;其次,现有的轨迹数据流量预测模型预测精准度较低迫切需要改进;再次,现有的轨迹数据热点区域挖掘技术在面对大规模轨迹数据计算效率低且热点捕捉困难已经无法满足科研需求。因此,本文使用来源于滴滴网约车轨迹数据,从轨迹数据预处理技术、轨迹数据人流量预测技术以及交通轨迹数据热点分析技术进行开展研究。论文中主要的研究内容和成果如下:针对轨迹数据与真实路径存在偏差问题,论文提出一种基于HMM模型的地图匹配算法,该算法从全局线路出发,选择K个与待处理数据最近的K个候选路径,通过候选路径找出候选点,利用正态分布生成状态转移矩阵,利用速度、角度等信息的变化生成状态转移矩阵,最终把轨迹点匹配到真实的线路上去,算法与其他类型算法做了比较,匹配的精度有了明显的提高。针对基于轨迹数据的居民出行流量预测模型精准度偏低问题,对于流量预测模型的难点在于要考虑时间相关性与空间相关性,时间相关性指的是:时间维度的因素可能影响着居民流量的出行,如天气、温度等,空间相关性指的是:相邻或不相邻空间之间的影响。论文首先通过轨迹数据分析出居民出行强度、时空分布以及时间损耗情况,通过相关性分析的手段分析出影响居民出行的因素,其次分割了将要预测的区域,分析区域之间的相互影响,提出了一种基于LSTM的图卷积网络,该网络通过一个神经网络进行时间信息的提取,并分析出强相关图与一般图通过GCN网络进行信息的提出,最后把两个网络抽离出的信息放入一个LSTM中进行训练与预测,通过实验对比显示本文算法优于现有的网络模型。针对基于轨迹数据的热点区域挖掘计算效率低且热点捕捉困难的问题,本文提出一种基于DBSCAN的热点聚类算法,该算法可以从大量的轨迹数据中依据置信度以及KL散度为标准选出比较重要的数据,减少了因计算大量无用信息所导致的时间上的浪费,实现了自动选择参数功能,其聚类的结果与热力图进行对比,与现实POI信息进行参照对比,凸显出该算法的优越性和正确性。