在高速公路的现代化管理工作中,对车辆进行自动分类,可以实现交通数据的自动统计,协助收费人员收费,有利于减少人工收费造成的收费款额流失,有利于交通行政部门的综合管理,提高高速公路的使用效率。本文首先使用基于感应线圈的车辆检测器采集车型数据,并对采集的车型数据进行数字滤波、采样和特征提取工作。然后采用克隆选择算法实现车型自动分类,为车型分类提供了一种新的研究方法和手段。根据人工免疫系统的克隆选择原理,针对克隆选择算法中二进制编码造成的计算量大和“维数灾”问题以及固定变异方式引起的收敛速度慢的问题,本文采用了一种改进的克隆选择算法。改进克隆选择算法中以实数编码的候选解作为抗体,并引入了克隆选择扩增、克隆删除、克隆变异和抗体循环补充等思想。克隆选择扩增使高亲和力的优秀抗体获得较大的克隆规模,而克隆变异和克隆删除又使算法在优秀抗体的基础上,以更高的概率搜寻到更优秀的抗体,这样就使算法具备了较强的局部寻优能力,与此同时抗体循环补充机制又使算法能够保持抗体的多样性,以增强其全局寻优能力。最后对6种典型车型的分类问题进行仿真实验,分析了改进克隆选择算法中相关参数对算法性能的影响,验证了算法的有效性。并与克隆选择算法和遗传算法的仿真结果进行了比较,进一步说明了改进克隆选择算法对车型分类时具有收敛性较好、分类速度快和分类准确率较高的特点。