1、隨著當前社會發(fā)展越來越快，城市道路也日益復雜多變，道路拓撲結構也在往多維發(fā)展，城市交通網絡很難在采取統一的管理策略進行管理，其交通流具有實時，隨機，復雜等特點。目前已很難對城市道路網絡及其交通流系統進行統一的交通控制與管理。首先，城市道路網絡規(guī)模龐大，使得對于道路無法進行統一的建模;其次，不同地區(qū)交通情況不同，對同一地區(qū)而言，交通流也存在時空上的差異，相同的策略不再適用于整個道路網。因此，基于解耦交通管理系統及城市道路網絡的需求，對城市

2、進行交通小區(qū)劃分必要性不斷提高;另外，城市道路網絡的分布情況及交通相似度情況，也決定了對城市進行小區(qū)劃分的可行性。
　　本文以實習單位承擔的項目專題“城市道路網絡交通小區(qū)動態(tài)智能劃分技術”為基礎，圍繞城市道路網絡交通小區(qū)劃分的關鍵理論和技術展開研究。本文主要內容如下:
　　1、分析了國內外在城市交通網絡時空分解方面的研究現狀，綜合考慮交通動態(tài)管理的系統需求，研究了交通小區(qū)動態(tài)劃分的影響因素、原則、依據，以及交通小區(qū)動態(tài)劃分的

3、模式和方法，初步確定了交通小區(qū)動態(tài)劃分的時空規(guī)則。
　　2、提出了一種根據交通OD量作為進行小區(qū)劃分的方法，針對交通出行數據的空間分布特征，基于Open Street Map(OSM)平臺，采用K—Means空間聚類算法進行交通小區(qū)的劃分。
　　3、以南京市交通浮動車數據(FCD)和OSM地圖數據為源數據作為交通小區(qū)劃分的聚類基礎，對源數據結構進行清洗和過濾，以Sap Hana平臺進行數據存儲，利用Hana列式存儲的優(yōu)勢，提