我国经济区的发展伴随着的是城市化水平和区域经济一体化程度的提高，由此对区域交通的发展提出了更高的要求。目前区域交通需求预测的研究还存在许多不足，难以满足日益增长的区域间的出行需求，区域交通需求预测既不同于以土地利用数据和居民出行调查为城市交通需求预测方法，也不能依照传统的利用社会经济数据进行回归分析来确定区域交通需求。本文就此通过对经济区范围内中心城市对外交通小区的划分，利用聚类分析，围绕如何对对外交通小区进行归并划分，以及区域交通模型和城市交通模型数据对接进行讨论，以适应经济区交通模型建模为目标，探讨了适合经济区范围的数据构建方法。本文建立了区域交通需求数据库，利用基于密度的聚类分析法，对经济区的中心城市外交通小区的划分，选择对外交通运输的指标作为对外交通小区划分的主要依据：客流和货流的发生量吸引量，客流和货流的起讫点，枢纽面积，交通方式等。应用此算法可以在对外交通小区划分时充分考虑对外交通的时空分布特性。采用基于回馈机制的“窗口”对接方法建立了可以内嵌城市交通模型的区域模型。此方法通过对窗口中外部点的确定，通过外部点实施模型之间数据的交换，同时在利用回馈机制后，形成自上而下和自下而上相结合的小区划分修正方法，实现对对外交通小区的进一步优化，此方法的应用使交通小区的划分既考虑了数据的继承性又实现对区域交通预测的针对性。本文利用上述方法进行了关中—天水经济区的交通需求预测建模实例分析，提出利用已有西安模型数据，对聚类分析小区进行优化，同时，关中—天水经济区交通需求模型采用优化后的基于回馈机制的窗口对接法，通过对区域交通需求模型进行路网和小区特征反馈修正，从而达到经济区交通模型和中心城市交通模型的一致。