关键个体和群体的动态行为愈发复杂,带来的安全挑战也愈发严重。在本文,关键个体的动态行为研究引申为对运动个体下一个轨迹点的预测,关键群体的动态行为引申为区域群体流量的预测。本文从捕捉分析重点关键个体的活动轨迹,通过网络、移动通讯和交通信息收集到位置、时间戳,来捕获人物行为的空间特征、时间特征,预测重点人物下一个轨迹点位置,实现关键个体的轨迹定时可控,具有深远意义;由个体出发,收集到群体信息,通过分析研究群体移动在固定区域的流量特征,对固定区域的群体流量进行预测同样具有深远意义。本文针对车辆的轨迹数据,对轨迹和车流量预测进行分析和研究,本文工作内容和贡献如下:1.实现一种基于历史轨迹的插值方法。针对传统轨迹插值方法不符合现实、不适用于轨迹数据的问题,实现了基于历史轨迹的插值方法,这种插值方法一定程度上改善了传统插值方法对轨迹数据的负面影响,使得插值更合乎真实情境,并且所实现的插值方法,对后续的预测并没有产生负面影响。2.轨迹预测方面,实现了关键个体运动下一个轨迹点的预测,在多尺度网格划分的背景下,采用T-Drive数据,分别构建了TP＿RF模型、TP＿XGB模型、TP＿MLP模型、TP＿RR模型和TP＿LASSO模型进行训练,并对其预测结果进行分析发现,TP＿RF模型对轨迹预测的准确度明显好于其余四种模型。3.流量预测方面,实现了对群体在固定区域的车流量预测,准确地预测了长时间车流量变化趋势。分析了车流量随时间的变化情况,分别构建了TFF＿HW模型、TFF＿ARIMA模型、TFF＿SARIMAX模型、TFF＿ARCH模型和TFF＿FP模型对网格区域内部的车流量进行预测研究,对其预测结果进行分析后发现,TFF＿FP模型车流量预测准确度明显好于其余四种模型,且可以进行多粒度时间下的车流量预测。4.设计并实现了基于网格划分的轨迹和流量预测系统。基于上述研究成果,TP＿RF模型和TFF＿FP模型分别集成应用于应用系统,设计实现了轨迹预测和车流量预测系统,将预测结果进行可视化展示。