近年来,各省社会经济快速发展,交通运输需求增长迅猛,使公路管理部门在公路运输保通保畅工作上面临着巨大挑战,对公路主管部门在路网运行管理与应对突发事件的能力提出了更高的要求。为此,本文以公路交通管理为目的,结合目前国内外在交通应急管理方面的先进经验,综合应用分布式技术、大数据处理技术、视频监控技术、深度学习与Java EE技术设计开发了公路管理和预警平台,在满足实际需求的前提下实现便捷化交通管理。平台分为平台信息管理、应急管理与处置、路网运行监测与公路信息服务四个子系统模块。其中,平台信息管理提供基础数据与人员信息管理;应急管理与处置提供风险隐患信息、应急资源信息管理以及应急统计分析;路网运行监测以数据可视化方式为管理人员提供直观便捷的交通流量实时数据与流量数据统计分析结果显示,并设计实现流量预测功能;公路信息服务则提供了新闻信息发布与公路事件管理功能。本文根据交通车流量的时效性与流数据特性,提出应用基于Spark平台下的Spark Streaming组件对数据进行处理,以保证数据的可靠性、降低系统之间的耦合度。数据通过Kafka消息系统传输至Spark集群处理,并将实时数据依照不同分类计算给定时间间隔内流量。针对短时交通流量具有的周期性与趋势性,提出基于Hyper Networks的流量预测方法,通过以天为时间序列作为超编码层的输入获得过去时间的学习经验,再与以半小时为时间序列的流量序列作为推理编码层的输入构建模型获得预测结果。本系统作为工程项目目前已成功通过测试阶段,各个功能模块稳定运行,具有良好的可靠性与稳定性。该系统的应用必将提高公路主管部门的路网运行管理与应对突发事件的能力,同时也将为公路畅通保障提供助力。