这是一个很有趣的数学建模题目。我可以给你一些思路和建议。
首先,你需要对给定的数据进行数据清理和预处理。这包括去除异常值、填补缺失值、标准化数据等。然后,你可以使用聚类分析、主成分分析等方法来分析数据模式,找出不同区域之间的相似性和差异性。
接下来,你可以使用监督学习或无监督学习方法来建立一个通用数学模型,用于检测流量异常。监督学习方法包括决策树、支持向量机、神经网络等,无监督学习方法包括聚类分析、异常检测等。你需要根据数据特点和问题需求选择合适的方法。
最后,你需要在给定的数据集上测试模型,并对建模和异常值检测的结果进行解释。你可以使用混淆矩阵、ROC曲线等方法来评估模型的性能和准确性。
总之,这是一个需要综合运用数据分析、机器学习等知识的数学建模问题。希望我的建议能对你有所帮助。