2014年1月3日，课题组的FAST活动正常进行，祁宏生老师在交通仿真实验室为大家做了一场题为《路网时空高峰识别方法》的学术汇报。
报告中，祁宏生博士从三方面进行了汇报：1）大规模异质交通数据的存储、查询方法；2）交通流运行时间高峰的识别方法；3）交通流运行的空间高峰识别方法。
第一部分主要解决现有大规模、异质交通数据的计算机存储、查询、操作方法，也是交通状态分析流程的初步工作。祁博士比较了数据库技术、文件格式标准技术的优缺点，采用了HDF文件格式标准的方案，解决了交通数据利用中的可扩展性、便携型等问题，为数据的分析提供了基础平台。
第二部分主要解决当前早晚高峰时段划分问题。现有早晚高峰时段的划分缺乏理论依据，且由于各种交通政策的影响（典型的例如杭州市区的高峰限行政策）,每一天的交通运行存在差异，进一步导致了早晚高峰时段划分的不稳定。通过交通运行数据发现，时刻的交通状态的分布在一天之内存在明显的差值，借鉴频数分布，祁博士提出了高峰时段划分的聚类方法，得到了良好的效果。
第三部分主要解决交通运行中的拥堵传播、常发交通瓶颈的识别等问题，其中的核心理论问题是交通状态的排序方法。由于交通运行受到各种随机因素的影响，从而简单的以最小速度或者最小平均速度等方法存在严重的缺陷，祁博士提出了基于用户投票方法的交通状态排序算法，并对杭州市交通状态进行了排序，初步实现了空间交通流高峰的识别。
