本发明涉及一种数据驱动的城市交通流速模式识别与实时预测预警方法，包括：对路段交通流速历史数据进行处理，填补缺失值，筛选并修正异常值；基于处理后的路段交通流速历史数据，采用轮廓系数确定最佳聚类数目，使用改进的K‑means聚类算法，得到不同日期特征下的路段交通流速历史模式；利用路段交通流速实时数据，采用Holt指数平滑预测模型预测该路段未来一段时间的交通流速；基于当前日期特征与路段交通流速历史模式进行匹配，计算路段交通流速预测结果与历史模式之间的下半偏差，当下半偏差大于一定阈值时进行预警。本发明在城市交通日益拥堵的背景下，综合利用历史交通流速数据和实时交通流速数据，驱动路段交通流速的模式分析和实时预测，实现对路段交通流速的实时预警，为预防和缓解交通拥堵提供决策依据。