智能手机时代所产生的大数据能够为交通研究者带来大量信息，基于智能手机采集交通出行大数据，再利用基于粒子群的支持向量机模型进行交通出行方式识别研究。在分析数据特点的基础上提出用于建模的特征变量，之后使用粒子群算法优化支持向量机参数，并基于成都市的实证数据进行模型的训练与出行方式识别研究。研究结果表明，该模型识别正确率为95．1％，高于决策树、BP神经网络、基于网格搜索的支持向量机模型，且该模型在时间效率方面具有明显的优越性，因而在出行方式识别方面具有良好的现实意义。