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为了分析交通流的速度不均匀性，提出了一种将聚类分析和概率分布函数拟合相结合的新方法．首先，为了确定最优的子类数，采用两步聚类法对实际的速度数据进行聚类分析，分析表明将速度数据分为2类最能反映交通流的固有类型．然后，将此信息用于指导概率分布函数拟合，采用正态分布、偏正态分布和偏-T分布函数分别拟合各子类数据的概率分布，发现偏-T分布函数拟合精度最高，偏正态分布次之，正态分布最差．模型分析结果表明，所提出的混合分布模型比传统单个分布模型具有更好的拟合能力和通用性．此外，新方法在数据拟合方面更加灵活，且能提供更