将智能交通应用于城市出租车系统，是一项复杂而庞大的工程，必须解决其中的几个主要技术问题。

　　(1)数据采集与处理技术

　　实施城市智能出租车系统，需要用到大量动态和静态交通数据。静态数据包括城市路网信息、居民出行OD量、城市居民分布及收入水平、城市出租车数量等;动态数据包括GPS定位数据、GIS中电子地图上的矢量数据、客流量、动态交通数据等。需要借助先进的数据融合技术将这些数据有效融合，由于涉及到的数据源多、数据量大，数据采集与处理技术仍然是智能交通运输系统研究中的难点。

　　(2)城市智能公共交通优化理论与方法

　　将智能交通应用于城市出租车系统，主要是在GIS操作平台上，结合城市总体规划和城市交通规划，利用已有的城市交通调查数据和补充调查的居民出行数据，对出租车在不同价格水平和不同收入水平下的居民出行需求进行预测，在此基础上对地区出租车数量和配置进行优化，对出租车的运营时段进行设计，从规划方面提高出租车的服务水平。由于城市路网系统比较复杂，建立的优化模型中变量数目较多，可以采用近年来出现的模拟生物进化的遗传算法、蚂蚁算法求解此类问题。

　　(3)智能出租车调度理论与技术

　　由于GPS定位技术已基本成熟，其差分定位精度可以保证在5 m以内，完全可以满足智能公共交通调度对定位精度的要求，而且随着电子技术和通信技术的发展，出租车与综合信息服务中心双向通信的可靠性也能得到保证。因此，需要解决的关键问题是如何进行不同区间、紧急情况车辆的实时调度。此问题实质上是一个模式识别问题。一定的交通状态(由客流量、车辆运行状况、交通流量、紧急事件等因素组成)对应一种特定的调度方案(一种模式)，可以通过交通调查和专家问卷的方式找出当前交通状态和调度方案之间的关系，利用神经网络进行训练后，输入一定的交通状态，系统便可以自动给出调度方案。

　　3 公共交通信息服务实现方法

　　在智能城市出租车系统中，最难解决的就是如何向出行者动态地提供出行前和在途出租车路径诱导信息。这实际上是研究智能公共交通系统与先进的出行者信息系统(ATIS)的信息共享与接口问题，需要建立大型的网络数据库和快速查询系统，并设计基于人工智能的路径选择算法，以保证查询时间短、结果准确。

　　4 结语

　　智能公共交通系统(ITS)在城市交通领域中的应用实施是历史发展的必然。智能交通系统是当今世界上交通运输的高新尖技术，先进的交通信息系统又是ITS的基础，我国应该充分重视进行研究、开发与应用，将智能交通技术应用于城市出租车系统，通过技术手段改变目前的出租车运营方式，使出行者能轻松地获得有价值的出租车信息，有效提高出租车系统的运营效率;同时，使交通日益拥塞、资源浪费、交通事故发生频繁、能源浪费等城市公共交通问题得到较好改善，建立快捷、高效的城市公共交通体系。