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提出了一个建立车速、车头间距等交通流参数大样本时间序列的方法,依据实际交通录像获得总数据量超过8万条的4个时间序列样本,对它们进行分形指标的计算和分析.研究发现：Hurst指数和平均循环周期的计算结果较为客观,受数据采集过程中的人为因素影响较小;交通流时间序列存在趋势的正相关特征,并随着路段拥挤程度提高而加强;构建的时间序列适用于短期或较长时间的交通流预报和诱导.