车辆超速行驶是导致交通事故的主要原因之一,如何对车辆超速进行科学的管理是管理部门面临的重要问题。论文在讨论车辆超速监测与分析国内外研究现状的基础上,指出目前对于车辆超速数据的采集主要依靠人力和昂贵的硬件设备,对于车辆超速的分析主要依靠经验,缺乏充分的数据和先进技术的支持,无法对超速行为进行多样化、多层次、多角度的分析,管理决策往往缺乏针对性和有效性。针对上述问题,论文提出利用现有车辆上的GPS(Global Positioning System,全球定位系统)定位装置,依靠交通管理部门的GPS监控平台获取的车辆行驶数据进行车辆超速规律分析,支持对车辆超速问题的针对性管理。论文将GPS数据作为分析车辆超速的依据,以超速数据采集处理、整体解决方案的构建、超速数据仓库模型研究、OLAP多维数据集的设计、数据仓库和多维数据集的更新为线索展开研究。对于GPS超速报警数据,利用最近点估计地图匹配技术,对超速数据进行道路匹配的预处理。结合目前道路运输安全管理部门对营运车辆超速规律分析的需求,本着合理性、稳定性、经济性、可操作性和可维护性等方面的设计思想,提出了营运车辆超速规律多维分析的总体解决方案。针对总体方案中需要解决的关键问题进行了深入研究。首先,根据目前道路运输管理部门的数据环境及数据特点,研究了基于DTS的数据抽取器。其次,对超速规律分析的数据仓库模型和OLAP数据库进行了研究,重点分析了超速数据的粒度,并对超速数据进行了基于粒度的概化,在此基础上,构造了数据仓库的星型–雪花模型并完成了物理实现。基于上述数据仓库模型,选取道路、企业、时间作为超速分析多维数据集的维度,创建了超速分析多维数据集。最后,针对实际应用环境的需要,研究了数据仓库更新的方法和流程,通过对现有的多维数据集更新方式进行改进,提出了基于最优时间判别模型的多维数据集更新方法。应用上述研究成果,利用重庆市GPS监控平台采集的车辆报警数据,开发了重庆市营运车辆超速规律多维分析系统,为提高重庆市运输安全管理决策的科学性起到了重要的支撑作用。