城市道路交通是智能交通系统的重要组成部分,其最大特点就是交叉口错综复杂,交叉口处的车流量之间相互影响,因此交叉口的通行状况将会直接决定道路的拥堵程度,道路交叉口已经成为整个道路交通网的研究重点。本文针对城市道路交通中交叉口累积的海量交通流量数据,利用数据挖掘技术对其进行分析和处理进而发现隐含的交通流模式,为缓解交通压力、优化交通路网,实现道路交通管理智能化提供技术支持。本文首先分析城市道路交通流的基本特征,在交叉口交通流调查分析的基础上分别应用层次聚类和K-means聚类算法对采集的交通流数据进行聚类分析,使空间关联性强的交通流序列聚为一类,得出城市道路空间分布特性;然后比较层次聚类和K-means聚类算法的效果,对层次聚类算法进行改进,使得改进后的聚类算法更具有伸缩性;在分析聚类结果的基础上对交通流数据进行预处理,加入相关的交通流属性生成对应的训练集,并用改进后的决策树C4.5算法对该训练集进行分类生成道路拥塞分类器,提高了分类的时效性和预测的精确度;最后将生成的分类器用于实时动态交通流数据中,对交叉口的交通拥塞状况进行预测。实验结果表明:将改进后的聚类算法和决策树算法用于分析交叉口交通运行状态是可行的,并能够获得较好的预测精度。