随着高速公路收费系统的广泛应用,产生了越来越多的收费数据,如何对这些数据进行有效的分析和处理以便从中获取有用知识,已经成为一个非常关键的问题。数据挖掘则正是解决该问题的一项新兴技术,它能够处理大量的历史数据并从中挖掘出隐含信息、模式或趋势,具有广泛的应用前景。在对实际问题进行了调研并对原始业务数据进行了分析的基础上,本文对原始数据数据进行提取、转换和加载的预处理操作,建立了基于主题的高速公路收费系统数据仓库。基于该数据仓库,首先采用了分类中的决策树算法和贝叶斯算法对超重车辆进行分类,其次采用了线性回归算法对收费金额进行了预测。本文利用软件集成开发环境Visual Studio 2005和Microsoft SQL Server 2005中的数据分析工具,对原始数据进行处理并得出最终结果。最终,本文得到关于超重车辆的分类并产生了分类规则,以及对收费金额产生了回归预测模型。这些规则和模型有利于对超重车辆类型和收费金额的预测,并将为高速公路的管理者提供有效地决策支持。