数据挖掘是一种深层次的数据分析方法，是对数据的精加工。它把对数据的应用从低层次的联机查询操作提升到决策支持、分析预测等更高层次的应用上。基于GIS的智能交通系统是为现代化交通指挥中心而设计开发的，它是集控制、管理、决策于一体的实时、准确、有效的综合交通管理系统。随着时间的推移，智能交通系统积累了大量原始数据，这些海量数据中蕴藏着很多有价值的信息。将数据挖掘技术应用于智能交通管理系统中，提取出隐藏在数据之中深层次的、关于数据整体特征描述和数据发展趋势的预测信息和知识，对于交警部门实时监测路面状况和交通流量，及时采取相关措施，有效疏导交通阻塞，减少交通违法、交通事故的发生都具有重大的意义。本文对数据挖掘技术在基于GIS的智能交通管理系统中的应用进行了初步的探索。重点研究了FP-growth算法，用Visual C++加以实现，并将该算法应用于104国道湖州段的交通违法业务系统，挖掘出了一些有效的规则。实践表明，所挖掘的模式是有效的，挖掘结果对交通管理部门具有一定的决策支持作用。同时从系统的总体建设目标、运行的网络环境、功能设计以及该系统和其他系统的数据信息共享要求等方面介绍了我们开发的基于GIS的智能交通管理系统，对数据挖掘在该系统中的应用进行了分析，并对研究结果进行了总结和展望。