随着我国经济的发展,持续增长的小汽车私人拥有量,使得高速公路交通需求不断提高,进而对高速公路的管理水平提出了更高的要求。高速公路入口匝道协调控制,为高速公路拥挤提供了缓解措施。考虑到现有的基于流量预测的控制方案所存在的缺陷,以及在匝道控制方案实施过程中缺少路网异常状态监控方案的问题,提出了基于交通状态判断的多匝道协调控制方案。本文主要做了以下工作:(1)在匝道协调控制的基础准备研究中,本文提出了基于支持向量机回归的短时交通流预测方案,并加以实现。预测分为两个部分,短时交通流流量预测为控制方案提供预测流量数据;短时交通流速度预测用以结合流量预测判断主线交通流的拥堵状况。基于山区高速大车影响较大的背景,采用仿真、灰色关联度理论等方法分析了大车比例对于平均速度的影响程度,并在短时交通流速度预测中,提出了考虑大车因素的预测方案,并通过最佳输入时间序列分析、神经网络预测模型对比分析,得到最优预测模型方案。最优方案预测结果如下,短时交通流速度预测均方误差为0.02419,决定系数为0.58;短时交通流流量预测方案,均方误差为0.038384,决定系数为0.71954。(2)针对目前控制方案实施中缺少路网异常事件监控方案,不能保证控制实施过程中无异常事件影响而导致方案效果不佳的问题,提出了基于支持向量机分类的异常事件检测模型。通过对车辆抛锚事件的仿真采集相关参数,并设计了检测方案,单侧输入检测率为91%、误报警率为4.5%、平均检测时间为114s;双侧输入检测率为93%、误报警率为3.5%、平均检测时间为102s,足以显示本文设计的检测方案具有较好的综合效果,双侧输入方案稍优于单侧输入,单侧输入也可达到检测效果。(3)最后应用VISSIM仿真软件,以昆玉高速为仿真背景,建立仿真模型,并对无控制、改进的ALINEA控制、交通状态判断单匝道控制、多匝道协调控制四种方案进行对比。结果显示,本文提出的基于交通状态判断的单匝道控制方案优于改进的ALINEA控制算法,可缓解瓶颈区域拥挤状态产生,超调量小。协调控制方案较之单点控制效果更为明显,可平稳瓶颈区域的密度参数,路网整体状态达到期望密度附近。本文建立的基于交通状态判断的协调控制方案,在保证路网无事故发生的情况下进行控制,路网通过量得到优化,防止了入口匝道排队的溢出,适合常发性拥挤的预防以及缓解瓶颈区域的不良交通状态。