本发明公开了基于改进强健随机森林的交通异常数据异常检测方法，包括如下步骤：S1、数据输入；S2、模型搭建；S3、数据处理；S4、异常分数计算；S5、阈值确定；S6、异常检测；S7、应用；S8、模型评估和优化；S9、优化总体方案。本发明通过自适应地为每颗树分配权重，充分考虑树的性能，从而提高整体模型的准确性和鲁棒性。通过引入对异常值的鲁棒性增强机制和自适应的参数优化策略，算法能够更好地适应不同的交通场景和数据分布，提高了算法的泛化性能。