城市交通发展到信息化、智能化、智慧化的新时代,将大数据挖掘、机器学习等技术与智慧交通相结合,能够显著改善城市发展中的交通拥堵问题。随着电警、卡口等视频监控设备的增加,交通基础数据库得到了极大的丰富,为日趋智能的精细化交通管理提供了驱动力。但是,传统的交通数据处理方法无法适应快速增长的数据量,交通卡口数据背后蕴藏的交通信息亟需统一的流程处理框架和应用手段去分析和实践。针对卡口数据的应用问题,本文结合路网基础信息充分挖掘卡口数据的潜力,在交通流参数提取、轨迹数据的聚类分析和交通流预测等多个应用方向进行方法性研究,并利用Python和Web技术根据其研究方法构建应用系统,以期实时掌握交通运行态势,进而解决实际交通问题。主要研究内容如下:（1）基于数据挖掘的交通流状态参数提取。本文基于Python和Echarts等工具软件,提出了预处理-指标参数提取-可视化一整套的交通卡口数据挖掘流程框架,该框架使用延误、流量、车速等参数均为实时提取,实现了主动全时状态提取,之后在提取行程时间、平均车速和车辆周期延误的基础上利用排队车辆数构建了高峰时段排队长度估计模型。最后以淄博市张店区北京路主干道为例,实现了交通运行参数自动提取及可视化一体展现,并选取排队长度进行了精度分析,模型准确率能够为智能交通管控的决策提供支撑。（2）基于轨迹聚类的交通流时空特征解析。本文利用交通参数提取流程得到的行程时间、速度等指标进行阈值的设定,并综合使用路网拓扑结构和TOPSIS法,完成车辆出行链的提取和补全。之后利用LCSS算法对轨迹链的时空相似度进行度量,并结合DBSCAN密度聚类算法对轨迹数据进行聚类处理,基于聚类结果对车辆出行的时空特征进行研究。最后以淄博市张店区西侧区域为例进行轨迹提取与聚类分析,实验数据分为工作日早晚高峰和休息日早晚高峰四组示例数据,对示例数据进行聚类得到的时空出行特征与实际出行情况较为符合。（3）基于运行态势的短时交通流预测。本文综合利用隐马尔可夫模型对交通流态势的预测性,与周期平均车速、历史流量数据共同训练LSTM神经网络,利用多元输入和多步骤预测的方式去提升模型预测精度和降低预测滞后性。最后以淄博市张店区世纪路为例检验了改进后预测模型的性能,实验表明改进后的LSTM交通流预测模型精度优于传统LSTM模型。（4）交通流运行特征提取系统的设计与实现。系统主要在交通流参数提取框架的基础上,利用轨迹数据的提取与聚类方法和改进后的交通流预测模型对功能模块进行设计,在利用其算法逻辑流程的前提下,选择成熟的后台框架Spring Boot和前端框架React来搭建和开发系统,最后在遵照系统设计原则的前提下对子模块进行了功能细化和设计,比较完整地构建了交通流运行特征提取系统。