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城市快速路交通流具有明显的畅通和拥塞时段交错的特征，其间行程速度产生较大变化。基于上海快速路线圈感应器采集的数据，首先提出一种在交通时间序列上线性时间挖掘行程速度突变段的滑动窗口方法，解决了识别拥塞起止时刻等需求。然后，构建突变段历史样本数据库和自定义索引，提出一套经过多重优化的基于相似度匹配的预测模型，达到对行程速度短时预测的目的，相比传统的回归方法更简单实用。最后，利用大量实际数据对两套模型的效果和性能进行了检验。结果表明，挖掘算法通过简单的参数调校可完成不同尺度的突变段查询，而预测算法能有效满足实时