根据交通部最新公布的《国家高速公路网规划》,从2005年起到2030年,国家将斥资两万亿元,新建5.1万千米高速公路,使我国高速公路里程达到8.5万千米。高速公路交通监控系统作为智能交通系统的一部分,不仅能改善高峰期间车辆行驶的平均速度,增加高峰期间的交通量,减少交通堵塞程度和车辆延迟时间;同时也能大大减少交通事故和保证交通安全,节约燃料和减少车辆的磨损,缩短运输时间,减少污染,发挥高速公路快速、安全、舒适和高效的作用。具有非常显著的经济效益、社会效益和环境效益。得到了国内外工程研究人员的普遍重视。本文以实际参与项目为依托,在研究、分析了高速公路交通监控系统交通数据的基础上,参阅了大量的文献资料,吸取了前人对高速公路交通数据描述、分析、处理的成功经验。深刻理解和推导了高速公路交通流基本参数的关系之后,着手设计高速公路交通监控系统数据仓库和交通信息多维数据集ROLAP模型。从时间维、地点维、自然环境维和上、下游交通状况维等不同角度、不同侧面进行交通信息数据分析。运用SQL Server 2005中的Analysis Services分析工具,对交通信息多维数据集ROLAP进行切片、切块、下钻等操作,从中发现影响车辆行驶速度和行车控制方案的制约因素。运用SQL Server 2005中的Analysis Services中的数据挖掘工具对高速公路交通监控系统数据仓库创建数据挖掘结构和数据挖掘模型,以实际系统中采集的历史数据为对象,采用Analysis Services自带的决策树挖掘算法,对影响车辆行驶速度和行车控制方案的制约因素进行分析,得出了影响车辆行驶速度和行车控制方案的制约因素以及影响程度。最后,根据分析、处理得出的结论,结合不同自然环境下车辆限速的标准和规范,给出了交通控制策略全景图。这样高速公路交通管理人员就可以运用交通控制策略全景图,对交通信息采集设备采集的实时交通信息进行分析,得出高速公路车辆行驶速度或行车控制方案,将控制方案发布到当前分析路段的情报板上,以达到诱导、管理和控制高速公路道路车辆的目的。