城市化进程加速的大背景下,中国汽车保有量和产量一路攀升,交通拥堵、空气和噪音污染等问题日益加重。对此,各大城市开始采取一系列措施,限行、摇号、调整交通规划等,治堵举措层出不穷,但效果却并不十分理想。由于,城市交通现状的构成元素并不是单一的,其与土地利用、环境、住房、经济发展等诸多要素密切相关。即交通问题的形成过程中,经济要素不可忽略。因此,不能把城市交通方面的诸多问题仅仅归咎于汽车,仅对汽车加以各种“限制”,这不能从根本上解决城市交通问题。要在不妨碍经济发展前提下,满足消费者不断提高的机动性需求,只解决汽车问题远远不够,决策者们应将眼光放在智能交通技术应用的观念转变上。智能科技开启了解决交通拥堵的新纪元。随着科技水平的不断发展进步,智能交通系统(ITS)的产生满足了高时效性的交通行政监管、交通企业经营管理、交通市民服务等应用需求。本文深入研究了智能交通系统在国内外智能交通行业的发展及研究情况,调研智能交通领域的数据特点,分析了当前智能交通数据挖掘技术研究领域中存在的问题。通过详细调查及分析,着重在交通流量预测、交通拥堵事件挖掘和交通流分布模式挖掘等几个方面进行了研究。首先,针对交通流量预测问题,提出了基于一种组合模型的交通流量预测算法;其次,分析道路交通流数据,建立道路交通流模式库,同时设计了逐层分类展示交通流数据的算法,以此为基础,提出高效的解决拥堵事件挖掘算法;然后,设计了道路交通流空间聚类的挖掘算法,以便发现道路交通流的空间分布模式;最后,将上述算法运用到系统当中,设计并实现了基于数据挖掘技术的智能交通管理系统。