【摘要】中提到的城市路段交通拥堵时序分析是当前城市交通管理的重要研究课题。随着城市化进程加速和机动车数量剧增，交通拥堵已成为大城市面临的主要问题。利用车载GPS数据进行实时监控道路状况，能有效缓解这一问题。文章以武汉市30天的出租车GPS数据和道路数据为基础，针对出租车交通运行特性，进行了原始出租车GPS数据的预处理，包括数据误差处理和路网匹配等步骤。在此基础上，建立了基于速度的拥堵路段提取方法，并对处理结果进行了深入分析，涉及了不同时间段内上下班高峰期的研究、工作日与非工作日城市路网拥堵情况的对比、城区主干道与非主干道在不同时间的拥堵情况对比，以及道路拥堵的相关性分析。
【关键词】的“出租车”、“GPS数据”、“轨迹数据处理”和“道路拥堵分析”揭示了研究的核心内容。出租车GPS数据是获取城市交通流动性的宝贵资源，通过对这些数据的处理和分析，可以揭示城市交通拥堵的模式和规律。轨迹数据处理涉及数据清洗、去噪、匹配等技术，以确保分析的准确性。道路拥堵分析则侧重于理解和预测拥堵的发生时间、地点及原因，为交通规划和管理提供依据。
【部分内容】中提及的其他研究，如何巍楠基于GIS的应用系统筛选常发性路段、吕玉强等人利用K-means聚类算法进行交通小区划分、Alireza Fathi等建立的交叉监测机制以及朱琳等引入的残存函数分析，都展示了不同的方法和技术在处理交通拥堵问题上的应用。这些研究进一步证实了GPS轨迹数据在交通拥堵分析中的价值，并为后续的研究提供了参考。
综合来看，基于GPS轨迹数据的城市路段交通拥堵时序分析旨在通过收集、处理和分析出租车GPS数据，识别出城市交通的拥堵模式和变化趋势，为城市交通规划和管理提供科学决策支持。这一领域的研究不仅需要掌握GPS定位系统的原理和应用，还需要具备系统开发和数据分析的能力，同时也需要参考和借鉴其他专业文献的研究成果，以不断提高预测和解决交通拥堵问题的精度和效率。未来，随着大数据和人工智能技术的发展，这一领域将会有更多的创新和突破，有望为解决城市交通拥堵问题提供更加智能化的解决方案。
