随着我国高速公路网的不断建设及汽车保有量的稳步增长,应用在高速公路领域的各类数据采集设备积累了海量的多元数据,面对快速增长的高速公路时空大数据,高速公路的通行能力面临巨大挑战,同时交通管理部门与运营部门需要更加全面的数据分析。近些年,出行特征分析被认为是智能交通领域的核心研究内容,能够为交管部门提供交通疏导与决策的数据支持。本文基于时空大数据技术,分析高速公路领域的出行特征,实现对路网群体用户的出行趋势分析和对个体用户的用户特征分析,具体研究工作如下:1.针对高速公路群体用户趋势分析,数据的时空特性利用不充分导致数据分析质量低和海量数据处理效率较低等问题,提出一种基于集成学习的长时流量预测模型。对清洗后的收费数据和天气数据、日历数据等进行时空相关性分析,结合梯度提升回归模型,构建基于时空大数据的长时流量预测模型。经过对比实验分析,本文所提出的收费站车流量趋势预测模型比传统的时间序列模型具有更高的精度和效率,并以收费站为单元,预测了全网群体用户的出行趋势。2.针对高速公路个体用户特征分析,具有时空属性的出行历史行为利用不足导致用户潜在特征挖掘精度低等问题,提出一种基于用户分类的用户特征分析方法。通过构建高速公路用户出行轨迹,分析用户出行特征,构建基于集成学习的用户分类模型。经过实验验证,本文提出的用户分类模型比传统的分类模型具有更高的精度和效率,并根据用户分类的结果挖掘了个体用户潜在特征。3.针对高速公路领域业务分析缺乏时空大数据技术应用的问题,实现了基于时空大数据技术的高速公路出行特征分析系统。利用海量高速公路时空数据,在出行特征分析系统展示群体用户出行趋势、个体用户出行轨迹、个体用户特征等基于时空大数据的出行特征分析结果。为交管部门提供可靠、有效的交通状况监控平台。