为准确界定交通流状态,辅助交通管理者对交通异常事件进行及时处理,提出了一种基于改进递归小波变换的异常点与变点快速检测算法,并将其应用于交通流实时监控与预警。首先,对历史交通流序列建立自回归模型,将残差序列的标准化有效分数向量作为统计量,利用3-Sigma原则,提出为统计量差分时序设定监控阈值的方法,实现了交通流状态的实时预警。其次,利用改进递归小波变换统计量,结合小波复合信息并综合考虑真实变点与估计变点之间的差异,选取小波变换特征频率与最优搜索长度,快速检测并估计交通流异常点与变点,实现了交通流状态的在线监控。最后,仿真试验和实例分析验证了算法的合理性与可行性。研究结果表明:设定的阈值对交通流变化趋势掌控明显,能够对交通异常状态进行及时预警;结合特征频率的复小波变换信息,能够有效检测并区分交通流异常点与变点;与基于有效分数向量的传统变点检测算法相比,算法的检测性能在延迟与收敛性两方面均有明显改善。该算法能够对交通流状态进行在线监控,这将为断面车流实时预警提供支持。