移动对象的轨迹预测是一种积极的管理策略，也是一种智能的管理策略。各种便携式移动通信设备被逐步安装到车辆等移动对象上，交通管理系统从而积累了各种移动对象的大量轨迹。在现实生活中，轨迹预测技术具有广泛的应用领域，我们可以根据这些积累的历史轨迹挖掘出有价值的信息，然后再应用到交通中服务于智能化交通管理。　　 交通路网是一种典型的受限路网。通过观察，我们发现受限路网中各种移动对象的轨迹与受限路网联系紧密。单个移动对象在受限路网中的运动是随机的，不确定的，而大量移动对象在路网中却呈现出一定的运动特点，即在交叉路口进行道路选择时表现出一定的规律性。　　 在现有轨迹信息充足时，我们采用迭代选择的方法进行过去轨迹的推测;在积累的轨迹较少时，我们可以利用交通路网的信息，结合A*算法进行过去轨迹的推测。针对未来轨迹的预测，本方法以受限路网固有性质为基础，通过全局学习机制，利用积累的历史轨迹构建LPP-tree，并进行统计分析。利用统计出的信息结合移动对象本次的轨迹，对其未来运动路径进行预测，这为受限路网中移动对象的轨迹预测带来了很大的灵活性和可行性。