域内交通流量数据是典型时序数据，对其进行周期模式挖掘能够促进区域交通资源调配，减少区域交通拥堵。针对原始交通数据存在潜在周期性的特点，提出一种基于凝聚层次聚类的域内交通流量周期模式发现方法——AHC→DOPP（agglomerative hierarchical clustering→discovery of periodic pattern）。该方法改进了动态时间弯曲技术以完成原有凝聚层次聚类算法初始邻近性距离矩阵的计算工作，并形成以Ward方法为核心的簇合并邻近度更新方法的凝聚层次聚类框架。采用AHC→DOPP方法对一段时间内的日交通流量时变图进行聚类，能快速得到层次聚类结果。运用该方法并