近年来随着经济的发展，城市交通拥堵状况的日趋严重，已成为制约社会发展和人类生活的重要因素之一。随着信息技术的应用，一方面我们能够科学有效地获取和存储各种交通数据，另一方面，获得的数据量也以空前的速度急剧增长，与其它领域一样，交通管理中这些海量数据将造成所谓的“信息过剩”问题。因此，如何合理有效地处理和利用这些数据及信息，使其能够为决策服务也就顺理成章地成为智能化城市交通管理决策研究的重点问题之一。 为此，上海市科委启动了2006年社会发展重大专项--城市综合交通信息平台关键技术研究与开发。本文依据“基于数据仓库技术的平台海量信息集成管理技术研究”为课题背景，以上海综合交通信息平台为基础，将海量综合交通信息有效的组织、集合和管理，构建综合交通信息数据仓库。一方面为综合信息平台提供全面、高质量的综合数据中心；另一方面在综合交通信息数据仓库的基础上，结合OLAP多维分析技术，可以对数据进行多角度（按时间、区域、断面、交通流量等）的OLAP分析，为交通拥堵管理提供决策支持，提高交通管理和控制的效率，改善智能交通系统的服务水平。本文主要研究内容包括： 1．在研究数据仓库关键技术的基础上，结合海量交通信息基础数据分析，对交通数据仓库的ETL技术、数据粒度划分技术、分区技术和索引技术进行研究，为综合交通信息数据仓库的成功构建打下基础。 2．以交通多维数据为基础，对OLAP核心技术进行研究，包括OLAP数据组织、多维数据分析、多维计算公式及算法等。 3．以海量综合交通数据为研究内容，结合数据仓库的关键技术，提出了交通信息数据仓库的系统体系结构，并构建综合交通信息数据仓库。 4．在所建立的交通数据仓库基础上，同时结合OLAP的多维数据分析技术研究，最终研制基于数据仓库的海量综合交通信息OLAP系统，为交通数据平台的分析提供了新途径。