本文主要应用统计学和其他数学方法,使用大量实际交通流数据来分析交通行为,研究了快速路交通流数据是否存在以天或周为周期的重复性或相似性。在本文中,以时间序列的方式来表达每天的交通流数据,将交通流数据的相似性问题转化为对不同时间序列间相似性的研究,其中涉及到相似性度量函数的选择,相似模式归类等一系列问题。文章主要做了以下几项工作:统计了大量深圳市快速路的真实交通流数据,对原始的交通流数据进行统计意义下的过滤,剔除了错误的交通流数据,并使用线性估计的方法补偿了缺失的数据;讨论了各种相似性度量函数的定义和使用方法,包括定量的距离度量和定性的趋势分析方法,并应用到交通流数据研究中,对实验结果进行分析和对比,以此证明了交通流的确存在以天或周为周期的重复性或相似性;经过对交通流相似性的分析,创新性地提出了波带分析法来对交通流数据进行模式判定,通过将某天的交通流数据放到各种模式的波带中进行比较和分析,可以迅速地对该天的交通流模式进行判定。文章中对月平均模式、工作日模式和假期模式都进行了详细的分析,验证了交通流数据各种模式的存在,而各种模式以天或周为单位重复的出现也间接证明了交通流数据确实存在以天或周为周期的重复性或相似性。