文献综述（或调研报告）：
交通出行的相关内容是当今国内外学者研究的一个重要方向。人类的出行行为是社会生活日益发展的派生需求，与交通规划、设施建设等方面相互影响深远，因此，对出行活动行为的研究一直以来是一个重大课题。目前已有国内外学者从各个方面的众多角度探究了GIS在出行活动时空行为的应用。
从空间规划的角度来讲，有学者分析了在控制了交通拥挤、天气和个人或家庭特征之后，个人对空间的使用与住宅的城市形态因素之间的关系[1]。学者利用泰森多边形和空间回归模型，得出了影响个体活动空间的关键因素，为土地规划和利用提出了更好的解决方案。
有学者将GIS与人类的个体主观性及行为的社会文化因素相结合，通过借鉴三维叙事空间分析，结合时间地理框架，创建了基于GIS的地理叙事方法[2]。由此，定性GIS中时间地理学方法能更融入行为与主体的性质分析，更便于理解和解释研究对象的日常行为。
基于时间地理学框架，结合GIS时空路径数据分析，学者利用相关软件对研究对象的出行活动行为的时空轨迹进行了三维可视化[3][10]。通过数据分析和三维可视化，为研究人们的时空行为特征提供了直观有效的方法。
从数据的采集与管理方面来说，传统问卷调查的形式所记录的数据具有连续、完整的特点[4]。但是，因为是事后人为填写，所以数据往往会出现记忆误差，这会一定程度上影响数据的准确性。现代GPS定位或智能手机定位就能够解决这一问题。它们通过实时将位置信息通过信号的方式进行传导，经基站上传互联网，再由互联网记录位置轨迹。由此得到的数据不但连续、完整，而且精度高，显示更为舒适直观，减小了相关误差。管理时要进行误差矫正、数据整理与分类等，一般使用管理平台或空间数据库。不过，上述的方式也存在缺点和不足，例如操作难度大、设备平台维护成本高等。
有学者认为，基于日常活动空间的活动分析法能够更好地整合并处理居民日常活动空间和城市日常活动系统的问题[5]。该方法强调时间和空间的统一、选择和制约的关系、活动与移动的联系，通过个人偏好与社会经济结构分析行为机制，通过模拟日常移动活动模式，对个人行为活动空间和城市移动-活动系统进行研究。
国外有学者研究了分析预测家庭成员出行活动时，取时间与空间的最优路径时的一个取送货的变体模型[6]。该模型在出行行为及活动行为中较为常见，学者利用泛型算法研究来该模型，旨在基于活动的方法在出行行为分析中实施的一些障碍。
活动链理论在预测出行需求方面有很大的作用。活动链就是将各个活动用出行连接起来所形成的链式结构[7]。基于活动链的模型与系统在出行发生、方式选择、出行分布及交通分配的方面更贴切地描述了人们的日常出行活动，加强了上述4个步骤的动态依赖性，并能在一定程度上解决相应的问题。但同样存在一些弊端，例如复杂程度较高、未考虑影响交通出行的诸多因素等等。
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