高速公路是中长距离道路运输的重要载体,是实现人与货物快速运送的重要通道,高速公路运行特性复杂,对各种运行特性的准确判断能更好地提升高速公路系统的运行效率。海量的高速公路收费数据蕴含大量价值极高的交通信息,通过对这些数据以不同维度进行研究分析,可以获取各种高速公路运行特性,从而为交通出行者提供有价值的出行信息,也能帮助管理者给更好的管理整个路网系统。论文主要运用山东高速公路平均速度数据预测高速公路行程时间,以及评价行程时间可靠性。论文首先对国内外已有的关于行程时间预测以及可靠性评价的研究做了梳理与总结,行程时间预测研究现状中还包含了交通信息数据预处理的方法,行程时间可靠性研究现状中包含了行程时间的定义、测度指标以及测度方法的总结。其次,利用已有收费数据集,包括流量数据集以及平均速度数据集,对高速公路运行特性从不同角度进行了分析。然后论文基于平均速度数据集分别对高速公路行程时间进行预测以及行程时间可靠性进行评价。行程时间预测中基于数据挖掘的思想,利用改进人工蜂群算法的k-means聚类对不同时段行程时间进行聚类,对聚类中心采用加权估计方法预测行程时间,并随机选取若干路段利用平均速度数据集进行预测方法验证,结果表明预测各时段预测精度均较高。在行程时间可靠性评价研究中,论文利用基于概率的思想求解行程时间可靠性,基于行程时间分布的多峰特性,采用混合高斯分布对行程时间概率密度进行拟合,拟合之前运用EM算法进行参数估计获取混合高斯分布的各项参数,拟合后进行拟合优度检验,各项拟合优度评价参数均表明拟合效果较好。最后,对论文研究成果进行总结,并提出了日后的研究展望。