高速公路作为城际紧密联系的通道,凭借速度快、效率高、灵活性强的运输特点,在城市对外交通体系中占据了主导地位。近年来,日渐攀升的多元化交通需求与有限的道路通行能力矛盾日渐尖锐,道路资源的有限供给与不合理的交通管理造成了高速公路拥堵问题日渐严重。如何利用信息化集聚交通要素,驱动管理方式转变,将被动处理转化为主动预防,保证高速公路平稳、高效的运行,是现今交通管理的趋势。因此,论文以预防高速公路交通拥堵为研究,提前预判交通状况,在高速公路拥堵发生前,制定科学合理的管控措施进行限流和诱导,达到预防交通拥堵和提高车流畅通性的目的。结合收费数据预测交通流参数和采用方差分析来判别聚类算法的合理性是本文的主要特色。首先,从交通流理论出发,挖掘收费数据起讫点OD分布特征、OD流量特性和速度运行特性;其次,建立一种基于方差分析的K-means聚类算法的行程时间预测模型,使用方差分析测试各个集群的显著性水平来判别聚类的有效性,从而输出聚类中心,计算各个聚类中心与特征向量的距离,并根据距离大小赋予聚类中心相应的权重,对聚类中心采用加权求和方式预测行程时间,进而以入口匝道为输入推算道路断面交通流量;最后,从诊断高速公路拥堵原因出发,分别从流量过大、交通事故、恶劣天气、驾驶员特性、管理预案的不足等方面多层次分析拥堵原因,选取主线可变限速控制和入口匝道控制方法作为本文的主动交通控制方法,分别对这两种控制方法的原理、作用和经典算法进行介绍,之后制定本文的控制策略并选取主线总行程时间TTT、总行驶距离TTD和总延误TWT作为控制评价指标。论文以高速公路瓶颈路段为例,运用matlab编程软件对节假日和工作日行程时间预测,结果表明,预测误差分别为4.22%、4.74%,预测精度在可接受范围;运用VISSIM仿真软件对RM控制策略、VSL控制策略、RM和VSL协同控制策略分别仿真,结果表明,提出的三种ATM控制策略在不同程度上降低总行程时间和总延误、提高道路利用率,对于预防高速公路拥堵及改善交通状况具有重要的应用价值。