城市交通是一个由人、车、道路网络、私人交通以及公共交通等组成的一个动态复杂巨系统,是城市中极为重要的组成部分。而作为城市中另一重要组成部分的城市居民则是城市交通的主导者,在一定程度上,其出行活动是导致各种城市交通问题产生的根源。因此,对城市居民出行行为规律的研究可以为解决各种城市交通问题提供有益借鉴,其意义重大。为此,本文在国内外相关学者对城市居民出行行为相关研究的基础上,着重对城市居民出行行为规律进行了研究,主要内容包括：1.对国内外学者在与城市居民出行行为相关研究方面所取得的研究成果进行了概述,并在此基础上引出了本文的研究内容。2.对本文研究所采用的数据及其获取与处理方法进行了介绍。首先介绍了浮动车数据获取技术的原理与方法以及对浮动车数据进行处理的原因；随后,又提出了一种新的浮动车数据处理方法,并采用该方法对实验数据进行了预处理。3.提出了一种基于探索性空间数据分析的城市居民出行行为统计规律研究方法。本文借助于目前使用较多的探索性空间数据分析的原理与方法,将其应用于城市居民出行行为宏观统计规律方面的研究,并着重对城市居民出行的行程长度、行程时间以及活动范围三方面的统计规律进行了研究,且通过实验分析得出了一些有益的结论。4.提出了一种基于聚类分析技术的城市居民出行行为时空分布规律研究方法。本文在传统空间聚类分析方法的基础上,发展了一种基于核密度估计的时空聚类方法,并利用该方法对城市居民出行行为的时空分布规律进行了研究,主要包括居民出行行为在空间上的分布规律以及在时间上的分布规律两个方面。之后,通过具体实验得出了居民出行行为的时空分布规律。