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浮动车信息处理系统在日常的运行中产生海量城市历史交通流数据，可应用于交通运行分析、交通决策支持和交通管理等。但是原始的历史路况数据存在存储量大、噪声多和数据缺失等问题。本文提出了一种基于混合模型的数据分析方法。在对原始数据完成异常值剔除，填充和平滑的预处理后，进行信息集成，从而找出道路的路况变化趋势，并能降低数据的存储量。运用上述关键技术，开发出原型系统，通过选取交通流数据集进行测试，验证了此分析方法的可行性和有效性。