随着我国高速公路建设中各类数据采集设备和技术的广泛部署和应用,源源不断地产生了大量反映高速公路路网运行状态的数据,然而很多数据分散于不同应用系统,使得这些数据的利用率还较低。近年来,在大数据背景下,高速公路管理和运营部门已逐渐重视和开展了高速公路多源数据的共享工作,因此同时也对高速公路大数据分析和应用提出了综合性更高、专业性更强的要求。本文基于对高速公路联网运行中产出的大数据和当前主要分析应用工作的调研分析,开展了以下三方面的研究工作:1.围绕高速公路多源数据综合分析特别是描述性分析的需求,从点、线、面和不同时间粒度及分析对象等维度,提出一个层次化的高速公路联网大数据多维分析体系,从时间、空间、对象等方面定义了分析项、数据来源、计算方法、分析结果等信息,并基于Hadoop和ECharts设计实现了一个可灵活配置的多维数据分析及可视化系统,系统可允许用户对分析项进行自主配置,并以可视化方式展示分析结果。2.针对高速公路流量预测性分析的需求,基于联网收费数据设计了一种基于时空相关性分析的短时交通流量预测模型。首先针对高速公路路网站点间交通流可能存在的时空相关特性,提出了时空相关系数的概念,为预测因子的选取提供依据;为了去除预测因子之间的冗余,引入核主成分分析法,经过特征提取得到时空特征向量;最后利用支持向量机的预测模型进行交通流量的预测。实验结果表明,本文所设计的交通流量预测模型比传统的ARIMA预测模型具有更高的预测精度。3.在河南省高速公路联网运行数据可视化分析系统中进行了联网大数据多维分析和短时交通流量预测模型的应用,运行结果表明多维分析子系统和流量预测子系统均具有较高的准确性、流畅性。