近年来,我国社会经济与城市化进程快速发展,私家车拥有率不断上升,人们的出行需求也急剧增加,导致道路拥堵的问题也日益严重,交通规划与管理愈显重要。居民出行信息采集是交通规划与管理的基础,传统的人工调查法和设备采集法覆盖范围小,成本高。随着基站网络数据等新型大数据的兴起,为精确分析居民出行行为及出行行为与环境之间的关系提供了技术手段。为此,本文提出基于基站网络数据的居民停留位置识别和出行方式分析研究。首先,在对移动通信网络的发展和架构、基站网络常用的定位技术总结的基础上,根据基站网络数据的生成条件将其分为事件驱动型和网络驱动型两类,对每类数据的产生条件和字段蕴含信息进行讨论,并分析了本文所用的某市联通公司的基站网络数据的时空特征。其次,对实验数据中的噪声数据,包括缺失、冗余数据、乒乓数据、漂移数据产生的原因和在数据集内的表现形式进行了详细的研究,并制定了对应的阈值过滤规则,完成了数据去噪。在数据去噪的基础上,提出了一种多模结合的停留位置识别方法,首先根据速度对每个轨迹点进行识别,然后将用户的数据轨迹抽象为带自环的加权无向图,使用Fast Newman算法的社区划分结果对用户状态进行第一轮的更新,最后采用K近邻算法思想对轨迹点状态进行最后一轮的更新。将提取出来的基站网络出行数据起讫点与GPS数据出行起讫点对比发现,有92.33%的出行轨迹起讫点间的距离在市区基站服务范围内。再次,基于无监督的快速K中心算法和有监督的随机森林算法建立了出行方式分析模型。通过分析基站网络数据的特点和出行移动特性,提取出合适的特征参数作为分析模型的输入。通过实验对随机森林模型参数进行了调优,并从准确率、精确率、召回率和F1分数对2种模型进行了评估,发现2种模型在3种出行方式分类上达到了较高的准确率。最后,根据本文研究提出了两种基于基站网络数据的在交通方面的应用。对交通出行分担率的计算方法和全国通行健康码生成标准进行了初步设计。