出租车是城市公共交通的重要组成,是以巴士、地铁、轻轨为主的大规模客运交通的合理补充。建立一个基于可靠信息的、科学合理的路径规划方法,对于实现出租车行业乃至城市整体的持续健康发展都具有重要意义。出租车的移动信息容易获取,其流动情况能够反映城市的道路交通动态,因此出租车轨迹数据常用作浮动车数据源以实现实时智能交通服务。本文采用上海市四大出租车服务公司2009年在1天24小时内采集的1万多台车的GPS轨迹数据,研究探索出租车最可盈利路径提取问题。文章首先对GPS轨迹数据进行了符合分析需要的预处理,包括坐标转换,OD矩阵提取,提出一种准确性和可操作性上表现良好的最小距离和多项式拟合相结合的地图匹配算法,探讨了路径规划的典型算法迪杰斯特拉(Dijkstra)算法,进一步对其改进以求解最短路径,为后续最可盈利路径的分析统计提供指标和计量数据。随后,论文从以下两方面展开建模和算法研究：第一,利用计算机模拟,重建当天出租车服务的时空动态,根据提取的出租车出行OD矩阵和与上海市交通网络GIS图层位置配准GPS轨迹行程进行语义属性转换和基于路网的出租车时空信息属性提取,并划分时段对其进行运营时空特性分析。在此基础上建立了基于位置的出租车空载巡游路线模型,用以分析如何提高出租车利用率,降低出租车运营成本。第二,在出租车运营经济计量方面,搜集实际的运营方式和运作价格表作为建模基础,并通过搭乘出租收集实际费用情况和路况检验校正模型参数,为盈利度建模整合影响因子,同时考虑行程路线长度和行程盈利因素,完成基于最可盈利原则的出租车路线实时预测模型,并从历史数据中抽取三条不同时长的行程,与模拟路线进行了理论上的对比分析。论文各章内容如下：第一章,分析研究背景和意义,并对国内外出租车尤其是本文的研究重点相关研究进展进行评述,提出本文的研究目标和研究内容,确定论文结构。第二章,介绍城市智能交通系统及其相关技术,包括车辆定位技术和地理信息系统等,并在此基础上探讨出租车运营系统的数据基础和理论基础。第三章,阐述模型建立的数据采集和预处理步骤,对研究的相关技术——大地坐标转换、GPS定位误差模型、道路投影方式、地图匹配等技术进行探讨,并进行优化试验。第四章,主要介绍模型的算法实现流程及其实例应用。首先进行基于路网的城市出租车运营时空特性分析,然后按照道路出行强度建立出租车空载巡游路线模型；之后分析出租车的运营特征,提出盈利核算模型,同时探讨Dijkstra算法的实现方法,完成基于最可盈利原则的出租车路线模型。第五章,对全文进行概括总结和展望,回顾论文的研究内容和研究过程,指出论文的创新和不足,提出有待继续研究的工作。