高速公路实时交通状态的准确判别是科学制定交通管理决策的重要基础。现阶段交通状态的判别以单参数阈值判断和交通事件检测为主,判别结果的准确性和时效性有待进一步提升。基于此,本文利用海量历史数据,基于模糊C聚类算法和支持向量机多分类模型,研究构建高速公路实时交通状态判别模型,在保证方法可行性的基础上提升判别结果的时效性和准确性。首先,阐述高速公路交通流参数及参数之间的关系,确定实时交通状态判别模型中使用的特征参数,整合参数数据的预处理方法,提出高速公路交通状态划分标准。其次,研究分析传统模糊C均值聚类算法在判别高速公路交通状态中存在的问题。通过单一参数特征向量的聚类分析,结合实际算例,对不同参数的重要程度和选取多参数进行聚类的必要性进行分析。针对传统模糊聚类算法并未考虑不同参数的重要性差异,采用熵权法为参数赋权从而实现模糊聚类算法的改进,在海量历史数据基础上,通过多参数聚类获取不同状态类别下的数据样本,并利用误判率交叉估计法对聚类结果进行评估。然后,将聚类结果划分为支持向量机模型的训练集和测试集,确定核函数类型,并采用网格搜索法、遗传算法和粒子群算法对支持向量机的参数进行优化,得到使模型分类准确率达到最大值的参数组,以此建立起支持向量机多分类模型。结合改进模糊C均值聚类算法提出高速公路实时交通状态判别方法,阐述方法的基本流程和主要步骤,分析判别结果的时效性和准确性。最后,在高速公路实测数据基础上,对建立的高速公路实时交通状态判别模型进行实例验证。结果表明,改进的模糊C均值聚类算法聚类有效性高、结果误判率低,为支持向量机模型的训练提供良好的数据基础;基于支持向量机多分类模型的实时交通状态判别模型分类准确率高。因此,本文提出的基于改进模糊C均值聚类算法和支持向量机多分类模型的高速公路实时交通状态判别方法具有较好的适用性和可行性。