1.一种基于GPS导航数据的交通需求估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采集GPS导航数据并进行预处理，以建立GPS导航数据词条汇总表从GPS导航数据库中以天为单位，采集一天内不同设备产生的GPS导航数据，对GPS导航数据词条进行预处理，保留词条中的日期、时间、设备编号、经度、维度和速度属性，将其余属性筛除，然后将预处理后的GPS导航数据词条先按照设备编号排序，对于同一设备编号的词条按照时间顺序排序，得到同一天内不同设备编号的GPS导航数据词条汇总表；

步骤2，根据GPS导航数据词条汇总表中的数据，识别设备的出发点及到达点步骤2.1，识别设备的出发点

对同一设备的所有按照时间排序的GPS导航数据词条记为词条1至词条N；依次判断词条1至词条N是否满足以出发点条件；每一次判断时，记词条i(i＝1,2,...N)为B词条，B词条之前的一个词条为A词条；

记A词条的经纬度为(LonA,LatA)，B词条的经纬度为(LonB,LatB)；对所述的经纬度进行转换，经过转换后A词条的经度纬度、B词条的经纬度分别被记为(MLonA,MLatA)和(MLonB,MLatB)；

所述出发点的条件为：

条件1：B词条中的速度值不为零，且不存在A词条；

条件2：B词条的速度不为零，存在A词条，A词条的速度值为0，A词条与B词条的时间差大于30s，且设备从A词条对应的地点到达B词条对应的地点间的平均速度 在0～0.1m/s；

所述的平均速度V均的计算公式为：C＝sin(MLatA)*sin(MLatB)*cos(MLonA‑MLonB)+cos(MLatA)*cos(MLatB)式1

Distance＝R*ArccosC*π/180   式2其中，T1、T2分别为词条A中的时间以及词条B中的时间；

分别将词条i(i＝1,2,...N)作为B词条，判断词条是否满足上述的条件1或条件2，如B词条满足条件1或条件2，则记B词条对应的设备所在的地点为设备的出发点；

步骤2.2，识别设备的到达点

分别将设备的词条1至词条N作为B词条，但之处是记B词条之后的一个词条为A词条；识别设备到达点所需满足的条件是：

条件3：B词条中的速度值为零，且不存在A词条；

条件4：B词条中的速度值为零，存在A词条，A词条中速度值不为0，A词条与B词条的时间差大于30s，且设备从A词条对应的地点到达B词条对应的地点间的平均速度 在0～0.1m/s；

分别将词条i(i＝1,2,...N)作为B词条，判断词条是否满足上述的条件3或条件4，如B词条满足条件3或条件4，则记B词条对应的设备所在的地点为设备的到达点；

步骤3，采用核函数对数据进行挖掘分析步骤3.1，将步骤2得到的所有设备出发点的词条或到达点的词条生成点要素；

步骤3.2，根据点要素的经纬度，确定带宽记SD是标准距离，Dm是中值距离，加权值为1，SearchRadius是带宽，n是点要素个数，计算输入点要素的平均中心，计算公式如下：其中，(xi,yi)是点要素i的坐标(经纬度)， 为计算出的平均中心的坐标；

计算每个点要素与所述平均中心之间的距离，然后在计算出的距离中，选出距离的中值即Dm；

计算标准距离SD，公式为：

计算带宽，公式为：

步骤3.3，根据步骤3.2计算出来的带宽，通过核函数计算每个输出栅格像元的密度，然后用自然间断点分级法生成热力图；

步骤3.4，根据热力图的输出栅格像元的密度确定研究区域，以自然间断点之间的分类间隔范围划定交通需求估计区域，记为热点区域。

2.如权利要求1所述的种基于GPS导航数据的交通需求估计方法，其特征在于，所述的基于GPS导航数据的交通需求估计方法还包括：步骤4，通过聚类进行交通需求估计步骤4.1，根据步骤2得到的出发点词条/到达点词条以及通过步骤3得到的针对于出发点词条/到达点词条的热点区域，将热点区域内的GPS导航数据词条筛选出来作为交通需求估计聚类点；

步骤4.2，设定阈值n；

步骤4.3，每个交通需求估计聚类点各成一簇，记所有交通需求估计聚类点中，根据聚类点的经纬度坐标计算各个聚类点间的距离d(i,j)，构建距离矩阵D＝[d(i,j)]；其中i,j分别表示第i个聚类点、第j个聚类点；

步骤4.4，用L(m)表示第m次聚类层次，初始设置m＝0，L(m)＝0，簇的序号用(m)表示，簇(r)和簇(s)的距离矩阵中的值用d[(r),(s)]表示，从当前的所有簇中，找出距离最近的两个簇(r)、(s)；

步骤4.5，将簇的序列号加1，即m＝m+1，将簇(r)、(s)合并，并令聚类的层次L(m)＝d[(r),(s)]；其中d[(r),(s)]表示簇(r)、(s)间的距离；

步骤4.6，更新距离矩阵D，删除簇(r)、(s)在距离矩阵中对应的行和列，并在距离矩阵D中加上新生成的簇对应的行和列；

步骤4.7，重复步骤4.4至步骤4.6，直至距离最近的两个簇(r)、(s)的最小距离mind[(r),(s)]>阈值n为止。

3.如权利要求1所述的种基于GPS导航数据的交通需求估计方法，其特征在于，对所述的经纬度进行转换，包括：

按照0度经线为基准，东经取经度的正值(Longitude)，西经取经度负值(‑Longitude)，北纬取90‑纬度值(90‑Latitude)，南纬取90+纬度值(90+Latitude)，经过转换后A词条的经度纬度、B词条的经纬度分别被记为(MLonA,MLatA)和(MLonB,MLatB)。