<interval begin="0.00" end="300.00" id="vsl1" meanTravelTime="33.79" meanOverlapTravelTime="33.98" meanSpeed="29.45" meanHaltsPerVehicle="0.00" meanTimeLoss="0.78" vehicleSum="115" meanSpeedWithin="30.21" meanHaltsPerVehicleWithin="0.00" meanDurationWithin="19.56" vehicleSumWithin="18" meanIntervalSpeedWithin="30.21" meanIntervalHaltsPerVehicleWithin="0.00" meanIntervalDurationWithin="19.56" meanTimeLossWithin="0.44"/> <interval begin="300.00" end="600.00" id="vsl1" meanTravelTime="34.06" meanOverlapTravelTime="34.25" meanSpeed="29.30" meanHaltsPerVehicle="0.00" meanTimeLoss="0.99" vehicleSum="165" meanSpeedWithin="29.28" meanHaltsPerVehicleWithin="0.00" meanDurationWithin="19.28" vehicleSumWithin="21" meanIntervalSpeedWithin="29.28" meanIntervalHaltsPerVehicleWithin="0.00" meanIntervalDurationWithin="19.28" meanTimeLossWithin="0.39"/>

根据提供的数据，你可以解析每个时间段的流密度-速度关系数据。下面是一个示例代码，演示如何使用Python提取并绘制这些数据：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据提取
begin = [0.00, 300.00]  # 开始时间
end = [300.00, 600.00]  # 结束时间
meanSpeed = [29.45, 29.30]  # 平均速度
meanDensity = [115/300, 165/300]  # 平均密度（车辆数/时间段）

# 绘制关系图
plt.plot(meanDensity, meanSpeed, marker='o')

# 添加标签和标题
plt.xlabel('Density (vehicles/s)')
plt.ylabel('Speed (km/h)')
plt.title('Flow-Density-Speed Relationship')

# 添加数据点的时间段标签
for i in range(len(begin)):
    plt.annotate(f'{begin[i]}-{end[i]}', (meanDensity[i], meanSpeed[i]), textcoords="offset points", xytext=(-10,-10), ha='center')

# 显示图表
plt.show()

在这个示例中，我们使用提供的数据创建了开始时间和结束时间列表（`begin`和`end`），以及平均速度和平均密度列表（`meanSpeed`和`meanDensity`）。然后，我们使用`plt.plot()`函数绘制了关系图，其中x轴是平均密度，y轴是平均速度。我们还使用`plt.annotate()`函数添加了每个数据点的时间段标签。

请注意，以上代码仅为示例，你需要根据你的具体数据和需求进行相应的修改和适配。