短时交通流预测对于动态交通诱导，先进的交通管理以及交通控制与安全等方面都具有重要的意义。短时交通流预测的研究在国内外一直都很活跃。在过去的几十年里，交通学者在这一研究领域做了大量的工作，取得了显著的成果。本文主要对短时交通流预测作进一步的研究：　　（1）阐述了短时交通流预测研究的背景和意义，从中体现了短时交通流预测在智能交通系统地位的重要性。　　（2）对国内外短时交通流预测的研究现状和发展趋势进行了阐述，并分别说明了各种方法的优缺点。　　（3）阐述了数据库与数据挖掘的相关知识，并对ADO数据库编程的原理和具体实现进行了介绍。　　（4）对以非参数回归为模型的短时交通流预测过程的研究，在状态向量的选择和数据的预处理方面进行了改进。　　（5）运用实际的交通数据进行验证，通过比较不同的K值和不同的预测函数输入条件下的预测效果，分析了预测值和实际值的相关性。　　最后通过实际的预测结果再次分析非参数回归算法的优缺点，并展望非参数回归算法在未来的智能交通系统的进一步改进和应用。