摘要：交通流时间序列的研究主要采用数据挖掘和机器学习的方法，这些“黑箱”挖掘方法很难直观反映序列特性．为增强交通流时间序列及其特征分析的可视化性，结合可视图理论来构建交通流时间序列的关联网络，从复杂网络角度实现交通流时间序列的特性分析．在网络构建的过程中，考虑到不同交通状态下交通流表征具有的差异性，首先利用交通流参量的相关性对交通流状态进行分类，然后构建不同交通状态下的时间序列复杂网络，并对这些网络的特征属性给出统计分析，如度分布、聚类系数、网络直径、模块化等．研究表明，可视图法可为交通流时间序列映射到网络提供有效途径，并且不同状态下交通流时间序列构建的复杂网络的模块化、聚类系数和度分布等统计特征呈现一定的变化规律，为交通流运行态势的研究提供了可视化的分析角度．

关键词：交通流时间序列 可视图 复杂网络 聚类分析 

单位：吉林大学交通学院; 长春130022; 吉林化工学院信息与控制工程学院; 吉林132022; 吉林大学吉林省道路交通重点实验室; 长春130022