随着城市化进程的加快,机动车保有量逐年增长,城市的交通问题日益严重。虽然目前采取了相应优化管理措施,如优化城市道路网结构以及调整城市空间布局等,在一定程度上缓解了城市的交通问题,但问题的解决仍有待寻找更新的途径和方法。本文从交通的主体------出行者角度出发,以济南市为例,通过提取城市居民出行时空特征,进而分析出行者出行的行为规律及其影响因素,以期能够为具有时空特征属性的交通优化管理方案的提出提供理论支持,并为解决城市交通问题的方法提供有效的补充。出租车作为城市居民的重要出行方式之一,出租车GPS数据能够从一定程度上反映出居民出行规律。同时,随着地图数据应用的普及,地图数据被逐渐应用到交通领域,为分析居民出行特征提供了更为全面、有效的数据支撑,本文将出租车GPS数据与地图数据相结合开展研究。首先,对获取到的数据进行数据预处理,并进行地图匹配。针对GPS数据的低频样本特性,采用将几何分析法与拓扑分析法综合应用的TIVMM算法,兼顾观测概率和传输概率,提高了数据的地图匹配准确度。其次,运用统计方法分析居民出行时空特征规律。在时间维度上,进行OD点对提取,统计分析不同时段内出租车上下客数量的变化趋势,挖掘居民出行的时间规律;空间维度上,利用核密度聚类方法,分别对出租车运行的O、D点进行聚类,并对起、讫点区域交通出行量的差异化进行分析,提取城市居民出行的空间特征。再次,分析POI对城市居民出行需求的影响。选取POI数据作为自变量,出租车出行量为因变量,通过多重共线性检验,最终确定六种POI数据为解释变量,构建GWR模型并进行参数估计,根据模型结果进行影响因素分析。最后,对论文的主要内容进行总结,并针对存在的问题提出了进一步的研究方向。