路段行程时间超前预报是动态交通诱导方案制定的基础,应用短时交通预测的方法可以获得将来某个时刻的路段行程时间数据,但已有研究成果,还存在适应性不强,计算量大,基础数据需求多等不足。应用谱分析及Karhunen-Loeve变换对随机序列的分解与重构功能,通过挖掘路段历史行程时间序列与当前检测行程时间序列的相似性特征进行序列重构,实现对后一时段路段行程时间的预测,结果显示,该方法具有良好的预测精度。