高速公路的海量联网收费数据记录了很多极具价值的交通信息，数据挖掘技术对实现收费数据的增值利用具有重要的理论与实际意义。由于高速公路通行能力受到限制，在车辆出行量不断增多的情况下，高速公路有可能出现道路交通拥堵。拥堵现象不仅影响了人们的正常出行，而且因能耗增加也影响了高速公路周边的环境。为了正确地诱导交通流，需要对道路交通状况进行实时分析和路段交通量预测。高速公路的收费数据提供了动态的交通流数据，包括高速公路出入口收费站、出入口时间、车型等信息。目前，我国对高速公路收费站出入口交通量信息的研究较少，并且高速公路收费站系统里存有海量的历史数据，这些数据存在很多有价值的未被挖掘的知识。通过对收费站出入口历史交通量数据的挖掘，发现有价值的信息或知识。对这些大量数据进行深加工，从而达到道路交通信息的发布和交通流诱导的目的。首先，论文根据数据挖掘的研究现状，对高速公路收费管理系统结构和收费车辆数据进行简要分析。通过对数据挖掘技术和交通量采集方法及预测方法的阐述和比较，体现出数据挖掘技术的优越性和广泛应用性。其次，论文对高速公路收费站记录的初始数据进行数据筛选、数据预处理和数据挖掘，根据高速公路网中各收费站历史数据(不同时段高速公路交通量)进行统计挖掘，分析得到高速公路收费站出入口车辆去向规律，并且建立收费站出入口交通量关系。建立模型后，依据前一个周期数据规律预测下个周期各收费站出入口间的路段交通量。最后论文以实际网络为基础，选取途经河北省几条高速公路，组成高速公路网，验证上述方法的可行性和有效性，为将来道路交通做好预案准备，进而达到减少交通拥堵，降低能源损耗及对高速公路周围环境的影响的目的。通过论文提到的方法与传统的交通流预测方法进行结果分析，最后验证论文提及的方法准确性较高。