随着移动通信、移动商务、移动互联网、移动定位服务的迅速发展和广泛应用,产生了海量的包含移动对象时空信息的数据。这些数据构成了复杂的时空对象和关系,同时这些数据中隐藏着丰富的信息,具有巨大的潜在应用价值。人们希望能够对其进行更高层次的分析,以便更好地利用这些数据。数据挖掘技术就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的,它为研究现代信息处理提供了一种新的方法和研究领域。本文主要研究面向城市智能交通系统数据分析的时空数据挖掘问题。并尝试新的交通流量多维数据模型,利用数据挖掘经典算法实现一些关于交通流量监测数据的空间、时间数据挖掘以及时空数据任务。通过介绍时空数据挖掘的研究现状及发展,阐述了面向移动环境的时空数据模型的建立方法,给出时空数据库的时空数据查询。根据时空数据挖掘方法和过程,得出时空数据关联规则挖掘,最后对研究中存在的问题提出了解决策略,对全文做出结论并提出下一步的研究方向。