针对交通流呈现出周期性动态变化特征，充分挖掘并利用交通流数据潜在的时段相似性特征，提出了一种基于相似性聚类的交通流概率组合模型。首先采用自适应k-means++聚类方法对历史交通流数据进行聚类，对具有周期相似性的交通流数据进行分类，然后针对同类特征序列数据集构建子组合模型。针对新输入的交通流状态数据，分析其与已分类数据的相似度计算组合模型的概率权重，然后通过概率加权融合组合模型预测输出。仿真实验验证了本文模型的有效性与准确性。
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