全球定位系统(GPS)是一种以空中卫星和地面基站为基础的高精度无线电导航定位系统,是电子设备获取地理位置的重要途径。但受设备精度和外部环境的影响,GPS定位数据与实际位置存在偏差,从而影响了智能交通系统(ITS)应用的准确性。为了解决该问题,对GPS定位数据校正后投影到匹配路段的地图匹配算法是一种有效的途径。现有地图匹配算法的核心是对具有时序性的GPS定位数据、城市路网数据进行关联性分析,查找两者间的关联性实现匹配,但对于待匹配点所处的路网结构较为复杂时易发生误判的情况。针对上述问题,本文利用历史匹配数据中蕴含的数据特征来增强算法的性能,提出了一种基于动态k最近邻与历史匹配数据的地图匹配改进算法。本文的主要工作如下:(1)本文使用的实验数据来源于西安市交通局提供的出租车GPS定位数据,该数据为原始数据,对其进行预处理,并将历史匹配数据与匹配路段关联。(2)提出了一种动态k最近邻误差偏移校正算法。该算法依赖于邻近区域内的定位数据之间的矢量特征具有相似性的原则,将数据定向地朝匹配路段偏移,从而提高定位数据的匹配精度。算法分为三个阶段:数据归一化处理、动态k值网络模型的训练和数据误差偏移校正。与现有算法进行实验对比可知:该算法可以更好的筛选出待匹配点的相似点,展现出更优的误差偏移校正效果。(3)提出了一种基于历史匹配数据的几何地图匹配算法。该算法在数据误差偏移校正的基础上进行更进一步的匹配。其主要分为以下过程:首先,利用改进的网格划分算法确定定位点的候选路段集,其次,利用定位点与历史匹配数据关系确定预备候选路段集,最后,利用匹配相近度、投影距离、航向夹角、轨迹夹角和最短路径距离的加权求和获取匹配路段,完成匹配。与现有算法进行实验对比可知:该算法相较与同类算法的准确率得到了提升。