本发明提出了基于相似演化模式聚类及动态时区划分的交通流时间序列分区模型，首次尝试挖掘交通流随时间变化的动态时空特征，解决交通流时间非平稳性在短时交通流预测中的挑战。具体的工作包括：首先使用亲和力传播聚类算法(APC)，自动识别出路网内具有相似交通流演化模式的路段。其次针对交通流的日内演化差异，用曲度K‑Means算法，对相似演化模式中的交通流进行动态时区划分，更深层次地挖掘路网交通流的时空状态特征。然后在相似模式识别和自动时区划分后，对不同模式下的不同时区内的交通流分别建模，对交通流的状态信息进行量化，使模型的预测精度更加准确。最后使用真实数据集对所提模型的有效性进行验证。