针对兰州市中心城区受地形约束显著、传统静态子区划分难以适应交通流动态时空变化的问题，文章提出一种基于多阶段标签传播机制（M-LPA）的动态交通子区划分与车流引导优化方法。该方法首先构建路段特征相似性网络，引入多阶段标签传播算法，融合流量、车速及拥堵延时指数等多维特征，实现交通子区的自适应识别与动态更新；进而建立车流引导与信号周期协同优化模型。以兰州市西津西路典型路网为例，利用SUMO平台结合高德真实路况数据进行仿真验证。结果表明：与传统关联度划分及单点信号控制相比，该方法能有效识别交通拥堵瓶颈，路网关键节点的平均车速提升了约2.5%，平均延误时间降低了约6.0%～7.5%，显著改善了区域交通运行效率，实现了子区划分与信号控制的动态协同。