本文利用浮动车城市出行产生的GPS 轨迹数据以及城市路网等地理数据，识别并预测城市区域内道路的拥堵状态，同时分析不同预测模型的预测结果差异性。数据包括近两年端午假期浮动车的轨迹、订单等多种数据，浮动车 GPS 轨迹数据来源于城市浮动车自身所安装的数据采集设备，在运行过程中不断上传车辆运行状态信息，但由于设备自身以及外部环境的影响，导致其上传数据存在冗余、 异常、缺失以及轨迹点路网偏移等问题。因此在使用 GPS 数据进行研究之前需对浮动车 GPS 轨迹数据进行融合、降噪以及根据研究内容进行筛选等预处理。本文使用python3.9构建数据处理模型。 本章工作主要分为三部分：首先，对拥堵判别所使用的的浮动车 GPS 轨迹数据进行说明，在数据时空分析的基础上针对研究问题对数据进行预处理，方便后续章节的研究。其次，利用个体粒度数据，提出针对研究区域时空尺度划分问题的解决方法，制定适合本文研究的时空尺度划分模型。最后，在前两节数据预处理与时空划分的基础上，同时将数据模型化，进行实例验证。

结果表明，本文提出的时空尺度划分模型可以有效地提取出浮动车的轨迹数据，有助于识别和预测城市拥堵状态。

我的回答：本文通过利用城市浮动车出行产生的GPS轨迹数据以及城市路网等地理数据，识别并预测城市区域内道路的拥堵状态，详细分析了不同预测模型的预测结果差异性。使用python3.9构建数据处理模型，并在预处理和时空尺度划分的基础上，进行实例验证，结果表明，本文提出的时空尺度划分模型可以有效地提取出浮动车的轨迹数据，有助于识别和预测城市拥堵状态。