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（1）美国 美国目前拥有世界上最完善、覆盖全国的高速公路网络。同时，美国政府十分重视将电子、通信、计算机和信息技术高科技手段运用到高速公路管理中，积极发展高速公路智能化管理，也称智能运输系统，其目的是在传统交通工程管理的基础上，充分利用现代化高科技手段，解决和满足人们对交通“高速、安全、舒适”的要求，大大提高交通运输的安全性和运行效率。美国的智能运输系统主要由五大子系统组成。
①交通管理自动监控系统 主要对路网中行驶的车辆实施全天候、全方位、立体监控，预报交通流量情况，适时进行交通疏导、车辆事故预测、事故定位、现场记录和安全行车指导等，保证最大限度地发挥路网通过能力。
②先进的出行信息系统 利用车载的导航设备与自动交通管理系统相配合，及时得到所需的各种交通状况、道路、气象条件、车辆事故和自身安全等有关信息。通过公用通信网和个人计算机，还可以在家中或在办公室中得到出行前的最佳行驶路线和沿途的气象情况等信息，使出行者可以合理地选择出行方式、时间和路线，同时也可以使路网交通流量获得平衡分配，提高运输效率。
③商业营运车辆管理系统 集团统一调控大型载货车、出租车和其他商业营运车辆的合理使用，达到商业营运实现信誉、高效、安全的目的。
④电子收费系统 主要是实现自动收费，利用IC卡或电子标签等方式，达到公路收费快捷、便利的目的。一种是车辆在收费处需停车，用IC卡完成自动收费；另一种是车辆预先交纳通行费用，通过交费电子标签识别，车辆缓行通过。
⑤车辆自动控制系统 利用车载计算机、传感识别器和通信设备，由道路导行、监控、信号、指挥、避让、防撞等设施提供车辆自动驾驶信息，实现车辆全自动驾驶。
（2）日本 日本高速公路在智能交通领域中具有较高的技术水平，目前已经形成了全方位的交通情报数据采集系统和信息发布系统，具有世界先进交通控制和交通诱导系统，为高速公路的安全管理提供了保障。日本高速公路智能交通系统技术的应用主要体现在以下几个方面。
①完善的道路情报收集系统 道路收费系统采集交通流量信息作为道路控制的决策依据，大量、实时、不间断的交通数据为信息发布和交通控制方案的制定提供了保障。在高速公路上每500m至1000m设置一套交通流量检测设备，根据不同的情况设置线圈式检测器或超声波式车辆检测器，对交通流量、车型、车速等指标进行检测，及时准确掌握车辆拥堵等行驶状况。在重要地段平均10km设置一处气象检测站，交通管理部门根据气象预报及时发出信息，做出大风注意通行、禁止通行等指示。平均每1000m设置一部路段紧急电话，发生紧急状况时可通过紧急电话及时通知就近的道路管理监控室。在重要地段设置监控摄像机，可直观反应道路交通状况，同时视频事件检测系统能自动检测出交通拥挤等异常状况，及时提醒监控员做出交通控制调整和信息发布。日本高速公路平均约2km设置一部监控摄像机。
②多渠道情报发布系统 不同形式的显示设备分别用于高速公路出口、交叉路口、收费站、高速公路主线上，为路人提供道路信息。图形化及旅行时间信息显示设备提供道路行驶拥堵状况和区间所用行驶时间信息。服务区停车场信息显示设备可提供停车场空余车位信息。在高速公路路侧设置广播发射基站，使用交通专用广播频率向车辆发送交通信息，每个基站发射距离为3km。电话路况查询系统提供全方位的路况查询。高速公路专业网站网上发布交通信息。车载情报设备（VICS）在高速公路出口3～4km前设置无线通信设备，与车载设备显示系统进行通信。车载设备（导航系统）显示屏以图形和文字方式显示当前道路的旅行时间等交通信息。服务区服务大厅设置情报显示屏，用于实时显示道路交通状况信息。
③先进的控制指挥机构 按照整个业务划分为交通管制业务和设施控制业务，分别设置交通管制室和设备控制室。交通管制室负责重大事件的处理、信息收集与发布等。设备控制室负责设备的监控、隧道的监控、隧道火灾的消防处理、设备运行状况的检查等。
④发达的不停车收费系统（ETC） 日本10年前就已开始使用ETC系统，绝大多数收费站安装有ETC车道设备。现ETC收费已达70％以上。ETC系统车道设备完善，具有较高的防作弊功能。车道上设置测高检测器、轮轴检测器、图像车牌自动识别、图像抓拍等多种车辆检测设备，对通行车辆进行后台复查。ETC入口车道设置自助发卡设备，用于通信失败的车道以及误入车辆的通行处理。交通智能控制系统在保证交通安全和交通畅通等方面发挥了重要作用，交通信息发布系统为人们出行提供了重要参考。
（3）欧洲 欧洲是高速公路的发源地，城乡之间、国家与国家之间现已基本成网，车辆可以不停车出入各个欧盟国家。欧洲所有国家高速公路都十分重视系统管理，从表面上看，欧洲高速公路的信息化建设与10年前相比变化不大，可能得益于他们研究技术的成熟，得到了广泛和持续的应用。信息显示设备依然沿用图形+限速的方式，几乎看不到我们采用的门架式文字说明信息显示设备。在高速公路上，这种图形+限速的信息显示设备有效地发挥了作用。若遇雨天，只需显示路滑图形与具体限速值，比较我们的“雨天路滑，注意安全”文字提示，更加简单、直观和具体。若遇交通量变化异常，及时调整信息显示设备的具体限速值，提示过往车辆控制行车速度。
欧洲高速公路信息化建设的典型代表是德国，德国非常重视通信系统及信息系统的建设，并广泛应用在公路的规划、设计、建设、养护、运输等环节中，发挥着巨大功能，社会效益和经济效益显著。德国高速公路通信信息管理系统分为五部分，一是专用通信网络；二是紧急电话系统；三是信息采集系统；四是信息显示和发布系统；五是监控管理中心。专用通信网络和紧急电话系统都由联邦交通主管部门建设和管理，所有通信信息设施都可直接接入，全国统一标准，紧急电话在汉堡设全国总中心。高速公路上的信息采集、信息处理、交通分析和信息发布以及交通信息化等设施由各州政府交通主管部门建设、管理和维护，公共信息对外发布，做到信息共享。监控管理中心由公路交通主管部门负责，与公安/警察部门职责分明，公路交通主管部门负责交通的诱导、疏散和信息发布等交通管理，而警察署负责道路安全及监督检查等，两者信息分享，互相交换信息。德国目前在高速公路上未建任何收费设施，对车辆收取的通行费包含在燃油费和养路费中。在德国高速公路和城市交通的信息化管理中，运用了许多先进的技术手段，如智能交通诱导系统、应急通信系统、隧道平安监控系统、GPS全球定位系统、GIS地理信息系统、交通网络控制系统、交通信息发布查询系统等，这些先进的交通通信信息技术手段，为交通管理提供了有效、可靠的技术保证，为道路使用者提供了优质的服务。
截止到2015年年底，全国高速公路通车里程达到12.53万千米，信息化在高速公路运行管理、出行服务等方面发挥着越来越重要的支撑作用。近年来，我国高速公路信息化建设也取得了一系列的突破。已有的北京市高速公路智能信息管理平台搭建了统一数据中心和综合应用平台，实现了数据统一、标准统一、管理统一和应用统一，全面提高了高速公路路网检测水平、应急处理能力、运营管理效率和信息服务水平。江苏省于2015年基本建成覆盖全省高速公路网分层级交通公共信息平台，完善现有交通出行信息服务系统，充实信息发布的内容，强化路况、养护施工、交通管制、气象等实时信息服务，为公路出行者提供覆盖京沪高速的公路出行信息服务，为长途客运乘客提供相关日常信息服务，为驾车出行者提供维修救援信息服务。山西省高管局利用现代化网络新技术，建立了高速公路交通战备信息化平台。该平台包括现代自动化办公系统、视频会议系统、远程通信系统、信息监控系统等多项智能信息服务系统，实现了全省高速公路信息保障的多维化、智能化、系统化、网络化服务，并纳入交通战备日常管理工作之中。典型系统介绍如下。
山东高速集团、山东高速交警总队等单位合作推出的出行信息服务平台“e高速”，用户通过手机APP可以了解实时路况信息，还能一键定位报警。“e高速”平台的数据来源包括高速交警的实时监控信息，高速公路运营单位的路况监控图像，以及巡查、养护、路政方面的管理信息，交通广播电台车友反馈和路上驾乘人员反馈的路况信息等，是依托移动互联网、大数据等技术进行的“互联网+高速公路”的尝试。“e高速”接入了省内500条路的监控，车主可以查询实时路况信息。
江苏省公众出行交通信息服务系统依托于现有的江苏交通门户网站，为公众建立统一的网上公众服务窗口，同时有效地整合公路信息资源系统、道路客运综合信息服务系统和交通服务热线，为社会公众提供准确、动态、实用、综合的出行信息服务，有效提高公众出行服务水平，改进交通行业服务形象和质量。
公众出行交通信息服务系统的建设为广大乘客、车站、车队、司机、船主提供出行信息服务，通过网站出行者可以获取所需要的各类交通出行服务信息，包含文本、图片、音频、视频等静态出行信息，网站同时也为出行者提供实时的动态服务信息。该系统所能实现的主要功能如下。
（1）出行策划 主要为出行者提供出行方式参考，提供包括出行方式的选择、出行时间、出行费用参考，让用户选择一种适合自己需要的出行方式。另外，提供省内外公路客运票务的查询功能，让乘车出行的人能够方便了解车次及售票情况。出行向导栏目提供各城市公交线路的查询功能，以方便市内出行。
（2）图形江苏 主要是以电子地图和Flash多媒体的方式为出行者提供出行线路的展示及查询，该功能主要依靠地理信息系统来实现。当出行者选择了解道路、桥梁、收费站、服务区等信息时，系统将以地图的方式为用户直接展示出来，使用户一目了然。同时会为用户提供最短路径的计算功能，让用户方便知道从出发地到目的地哪条路最近、最方便。
（3）交通时况 主要是将江苏省内各市之间主要高速公路及干线公路的状况及时发布上网，以供出行者查询，让出行者出行前能及时了解到所要经过的公路的状况，是否有维修和关停。同时将省内各市的市内交通状况及时发布到网上，让用户在市内出门时也能及时了解市内各路段是否有严重的交通堵塞、是否有事故等情况，让出行者及时调整出行线路。
（4）出行参考 主要为公众提供全面的出行参考信息，其中包括加油站信息、高速公路服务区信息、收费站信息、停车场信息、汽车维修点信息、驾驶培训等信息。
（5）出行服务 主要以提供日常交通服务信息为主，同时提供相应投诉、咨询、服务等功能。
（6）交通气象 通过与省气象部门的气象信息整合，提供江苏省各省辖市的当日及未来48h天气状况，特别是雾、雨、雪等直接关系到公路交通安全的重大气象信息，为公众出行提供参考。
（7）交通旅游 通过与江苏旅游信息网的整合，为公众提供江苏省内各省辖市主要旅游景点、宾馆酒点、经典线路等信息。
该系统可分三个平台，即信息发布平台、信息处理平台、信息整合平台。其构架如图1.1所示。
图1.1 江苏省交通出行服务系统建设架构
（1）信息发布平台 信息发布平台是整个公众交通出行服务系统的关键，是对外服务的窗口，主要包括公众交通出行服务网站、呼叫中心、广播电台、短信平台、交通期刊四种方式。系统将依托江苏交通门户网站，建立统一的网上公众服务窗口，通过整合96520、12359、96911、96196等声讯服务台和短信服务台资源，为公众交叉提供交通信息服务内容，通过对公路资源信息、客运联网售票系统、民航铁路交通信息和各类外部信息的整合为公众提供全方位的出行服务。
（2）信息处理平台 信息处理平台是整个公众交通出行服务系统的核心，它是信息发布平台的基础，为信息发布平台提供数据来源。
（3）信息整合平台 信息整合平台是公众交通出行服务系统的基础，这也是系统建设最重要的部分，所有公众出行服务的信息都来自于该平台。信息整合平台将主要整合两大部分的数据信息，一部分是交通内部资源；另外一部分是交通外部资源。
高速公路多源信息感知是指在不同的位置采用不同类型的检测装置对高速公路的道路、交通、环境等信息进行采集或获取，是实现高速公路智能化管理的前提。
（1）国外相关技术 欧洲、美国、日本等国家和地区在高速公路交通信息采集方面已经有多年的发展历史，其中高速公路交通流信息感知经历了路基型、车基型、空基型等不同信息采集发展阶段，受技术特点、运营成本的制约，形成了不同应用场景下的信息采集技术。
①路基型采集技术 随着电子科技的急速发展，国外发达国家最先开始路基型采集技术（磁频、波频、视频）的研发。基于磁频的车辆检测器，包括电磁式、地磁式和环形线圈等。其中环形线圈目前应用最为广泛，主要应用于高速公路交通流信息采集、高速公路匝道控制、高速公路收费等系统中。基于波频的车辆检测器，包括超声波式检测器、微波式检测器、光电式检测器和雷达测速仪等。这些检测器主要用于高速公路监控系统、区域交通事件报警系统等领域。车辆视频检测技术经过二十几年的发展已经相当成熟，目前国外主要应用于高速公路监控、交通参数提取、车牌自动识别、道路识别等领域。
②车基型采集技术 从20世纪80年代开始，随着GPS、GIS和无线通信技术的发展，车基型采集技术逐渐受到发达国家的重视，国外交通领域的专家也开始对浮动车技术进行研究和试验。20世纪90年代末期，无线技术的成熟又极大地推动了该技术的研究应用。国际上比较典型的浮动车技术项目有美国的ADVANCE、CAPITAL，德国的DDG和XFCD，英国的Trafficmaster和FVD，日本的Smartway、JARI和IPcar。这些研究的应用至今仍定位在高速公路地基型采集方式的补充手段，而将其作为高速公路主要信息采集手段进行尝试的研究并不多见。
③空基型采集技术 目前，国外针对空基型采集技术的研究主要集中于遥感技术，它是以航空摄影技术为基础发展起来的一门新兴技术。根据目前遥感技术应用于高速公路交通信息感知领域的发展形势和相关研究成果来看，从遥感图像中获取高速公路交通数据可以分为两种，一种是从遥感图像中自动或半自动提取道路信息，建立较大区域内的高速公路网，但完全实现道路的自动提取还仅仅是在理论层面，只是就某一特征道路场景具有意义；另一种是从遥感图像中获取高速公路车辆排队长度、路段车流密度等具体数据。
此外，高速公路多源信息感知除交通流信息感知以外，还包括高速公路道路路面、边坡及气象等方面的感知。目前，国外如美国、澳大利亚等30多个国家合作研制出道路天气信息系统（RWIS），该系统通过埋在路面的传感器和气象传感器等记录道路天气状况，尽早预报影响交通的恶劣天气状况，减少意外事故，确保安全运输。美国的一些州已经将RWIS与ITS紧密联系，利用RWIS进行路面交通天气管理，并在高速公路和城市道路中得到实际应用。
（2）国内相关技术 目前，国内对高速公路路基型采集技术的研究和应用已经较为成熟，但是由于其自身特性及其使用的局限性，大范围推广使用高速公路路基型采集技术的前景不容乐观。而高速公路空基型采集技术在国内的发展起步较晚，且研究甚少，其系统的理论与方法仍未成型。
国内对高速公路车基型采集技术的研究可以概括为三大类，即基于全球卫星（GPS）定位的浮动车检测技术、基于RFID的浮动车检测技术和基于蜂窝定位的浮动车检测技术。在我国的北京、上海、广州、杭州、宁波等城市，已经拥有了一定规模的浮动车，并且实现了将浮动车运行数据实时传回信息中心的基本功能。一些大专院校、科研机构和企事业单位先后开展了浮动车交通信息采集与处理技术的国际合作或自主研发工作，如国家智能交通系统工程技术研究中心自主研发了浮动车交通信息处理与应用系统；中英智能交通中心开展的利用基于全球卫星定位浮动车数据建立的交通流分析模型。
目前，我国北斗卫星导航系统已经可以实现时间和位置的感知。由此，国内的一些交通研究机构也开始研发我国自主的基于车载北斗的浮动车检测技术，即把配备北斗卫星导航定位系统的车辆变为交通信息采集系统的一种探测器，既能为交通管理控制系统进行动态交通分配提供实时交通量数据，也能为交通运输系统规划和建设提供诸如OD交通量等基础性数据。
此外，国内关于高速公路道路路面及气象信息的感知研究也有一定的进展。其中比较典型的气象信息系统有北京天正通公司道路气象信息系统和南京机场高速公路监控系统。但国内的这些气象系统普遍存在一些不足，即高速公路气象观测的针对性不强，与常规气象观测的要素基本相同，气象数据传输机制不灵活等。
高速公路运行状态监测是指对高速公路道路、交通、环境以及管控设备等运行状态进行监测，是实现高速公路智能化管理的保障。
（1）国外相关技术
①交通事件自动检测算法 1968年，加利福尼亚运输局研发的并被广泛应用的“加利福尼亚算法”，将基于相邻检测截面占有率的三个变量分别与对应的阈值进行比较，对可能存在的交通事件进行检测；1970～1975年间，德克萨斯州交通协会开发了标准偏差算法，对Ⅰ-45高速公路进行交通监视和控制；1974年，Cook等开发了双指数平滑算法，该算法采用双指数平滑法对当前时间间隔的交通参数数据进行预测，并通过比较交通参数的实测值和预测值对可能存在的交通事件进行检测；20世纪80年代初，英国TRRL（运输及道路研究所）研究了交通流流量较大时由于车辆停驻或缓行而造成的探测器被连续占用的情况，提出了HIOCC（高检测器占有率）算法；Cremer在1981年提出以Kalman的过滤结构为基础，将交通密度和速度看作系统状态变量的算法。另外，以车道占有率为参数的ARIMA（自回归移动平均）算法、以速度为检测参数的指数平滑算法等在交通事件检测中应用也比较广泛。
②交通拥挤自动检测算法 1990年，Persaud等提出的McMaster算法是最早的ACD（交通拥挤自动检测）算法；1996年，Krause等提出了一种基于模糊逻辑的ACD算法，其输入变量为交通流量和地点车速，采用专家经验法制定了9条模糊规则，将交通拥挤状态划分为6个等级。2006年，Pattara-atikom等提出了一种基于车载GPS瞬时速度的ACD算法，将交通拥挤状态划分为3个等级；2009年，Pitiphoom等提出了一种基于多层感知神经网络的ACD算法，该算法的输入变量包括日期、时间、交通流量和速度，将交通拥挤状态划分为3个等级，并通过网站调查驾驶员对实际道路的拥挤感觉。2012年，Diker等利用GPS浮动车瞬时速度和路段长度信息，提出了一种基于模糊聚类DBSCAN的ACD算法。
③遥感监测技术 发达国家如美国、德国、加拿大、日本、澳大利亚等从20世纪末开始大力发展遥感技术在交通领域中的应用，重点支持遥感技术在交通基础设施监测与管理、交通灾害监测和紧急救助、交通流监测、交通环境保护等几个方面的应用与方法研究。经过十几年的发展，已经实现基于遥感技术的交通基础设施调查、变化监测和管理；灵活应用遥感技术进行交通工程设计和建设的自动辅助决策及交通环境监测影响评价；利用遥感技术进行出入境危险品的自动探测和识别、重要基础设施分布对交通安全的影响评价、交通灾害的监测、评估及疏散方案的自动生成；将遥感技术和地面调查相结合进行更准确的交通流监测和统计等服务；基于空间信息技术的综合交通信息服务更是普遍应用于各州交通管理部门和公众出行服务。另外，基于低空遥感平台的城市交通运行状态参数获取技术逐渐成为城市交通空间信息应用领域的研究热点。
（2）国内相关技术
①交通事件检测技术 2007年，覃频频等首先分析了表决融合方法的基本概念，然后提出了一种基于高速公路感应线圈数据的AID算法的融合方法；2007年，蔡志理等提出了一种基于SVM技术的AID算法，该算法的输入变量为其所设计的交通参数组合变量；2011年，姜卉指出以往算法在输入变量的选择上主观性太强，从而提出了一种基于FA-SVM的高速公路交通事件自动检测方法；2012年，王晨等以同样的研究思路，提出了一种基于特征加权SVM的AID算法等。
②交通拥挤检测技术 2006年，姜桂艳等提出了一种基于MLF神经网络的ACD算法，该算法通过分析交通拥挤条件下交通参数数据的变化趋势，设计了新的交通参数组合变量作为输入变量；2006年，庄斌等提出了一种基于车辆平均占有率的道路ACD算法，将交通拥挤状态划分为4个等级，即正常、较拥挤、拥挤、堵塞；2006年，赵风波等提出了一种基于FCM的ACD算法，该算法的输入变量包括交通流量、速度和饱和度，将交通拥挤状态划分为通畅、轻度拥挤、拥挤和严重拥挤四个等级等。
③遥感监测技术 国内交通遥感技术的应用尚处于起步阶段，在前期主要应用于交通基础设施建设前期勘察与设计阶段，随着国内卫星传感器技术以及遥感影像数据处理技术的快速发展，现在已经开始逐步将遥感技术应用于大范围的公路、水路由于各种自然灾害所造成的破坏与损毁的监测评估。交通运输部科学研究院近期开展了如下公路损毁遥感评估的工作：2008年将遥感技术用于评价南方冰冻灾害对公路造成的影响；2008年汶川地震期间通过遥感技术对地震区公路损坏情况进行快速评估，为抢险救灾工作提供了数据与技术支持；2009年开展了遥感技术用于洪水泛滥对公路损毁的监测与评估研究；2010年利用国内遥感影像技术开展了玉树地震灾区的公路损毁情况的快速监测与评估。
高速公路运行态势分析是指对高速公路道路、交通、环境等未来时刻的运行状态和运行态势等情况进行预测及分析，是实现高速公路智能化管理的依据。
（1）国外相关技术 美国高速公路收费低，流量大，监控严密，管理效率高，可为道路使用者提供良好的服务。以纽约州为例，出行者可以通过各种不同的方式登陆网络，查看现场道路摄像机的视频录像，从而了解道路交通流量（视频数据每5min更新1次）；并可根据电子地图上的不同标记了解道路施工的位置以及详细的施工信息（施工的起始时间、工程概况、对交通造成的影响等信息）；还可以通过不同的符号在电子地图上将重要事件分为道路拥挤、紧急报警和交通事故三类进行分别显示，给出行者提供事件发生位置、对交通造成的影响（封闭或关闭车道，以不同的符号进行表示）等信息；同时，出行者在电子地图上通过车道上标记的绿、黄、红、灰四种颜色来获取道路上的交通状态（如绿色表示交通畅通，车速正常；黄色表示基本畅通，车速基本正常；红色表示交通饱和，车速缓慢；而灰色则表示交通堵塞，车速十分缓慢或车辆静止）；另外，不同地段的天气及预警信息也可以在电子地图上查到，可以得到一周内的夜间和白天的详细气象状况（如晴、阴、多云、雨雪、雾、冰冻、风速、风向、最高最低温度、湿度等）并且以图片的形式形象地显示出来。此外，考虑北美地区雨雪天气比较多，对冰雪天气给出了专门的信息查询系统。所有的这些信息，都为出行者安全、快速、舒适地出行提供了有利的条件。
英国国家公路网管理中心接收七个区域管理中心采集的公路网信息，以这些公路网信息为基础，通过可变情报板、热线电话、互联网和交通广播等媒介向公众发布路况信息。这些路况信息能够减少高速公路和主干道公路网附近由交通事故、道路作业和大型活动引起的交通堵塞问题，同时，对跨区域的交通疏导起到统一协调作用。英国路网中心建立了大量公路网运行信息采集与发布系统，以此为基础形成网络评估与指标评价系统，实时指导公路网运行调度与应急处置。
日本国土交通省道路局和地方公路局紧密协作，建立了覆盖全国高速公路的交通信息服务系统，以互联网的形式向道路使用者提供服务，道路气象信息作为其中重要的组成部分纳入统一管理。这个信息服务系统的最大特色体现在集成上，用户能够从网站上了解到全国所有高速公路的交通拥堵、交通事故、道路施工养护作业、沿线气象、路面状况、绕行提示等信息。国土交通省与京都大学建立了长期的合作研究关系，不断对高速公路交通运行状况分析方法进行研究和改进提高，以适应高速公路的发展和交通量变化趋势。
在理论研究方面，Maschavan der Voort等将神经网络与ARIMA时间序列模型相结合，建立了短时流量组合预测模型。Brian L.Smith 等用自回归求和滑动平均模型（ARIMA）和非参数回归模型对15min的交通流量进行了预测。Stathopoulos等基于相邻检测器数据和多元状态矢量空间模型对短时交通流量进行了预测。Mark S.Dougherty等应用BP神经网络模型对5min交通量、速度、占有率分别进行了一步、两步和六步预测。R.Yasdi利用BP神经网络模型对5min、10min和15min的流量进行了预测。Xiaoyan Zhang等运用时变系数的线性模型（TVC）对高速公路的5min行程时间进行了预测。Newell提出了基于交通波理论的累积流量到达-离开曲线模型，并建立了累积占有率到达-离开曲线模型和累积流量-占有率曲线模型，实现对高速公路上交通拥堵扩散范围的估计。Golob等通过对加利福尼亚州332条高速公路的193次交通事件进行统计分析得到交通事件持续时间服从对数正态分布。
（2）国内相关技术 我国高速公路建设与国外发达国家相比起步较晚，但随着高速公路的迅猛发展，以及车流量的不断增加，交通运行态势分析越来越显示出在高速公路交通管理与控制中不可取代的地位。目前，我国已开通的高速公路都有一定规模的交通运行态势分析系统，如南京机场高速公路、苏嘉杭高速公路等，上海市城市快速道路的高架部分车辆检测器的密度也达到了间距1km，通过采集平均车速、交通流量、占有率等数据，用于判断主线运行状况并对运行趋势进行预测。国内很多研究部门和应用软件的开发公司开展了交通运行态势分析系统管理软件的开发工作，如上海电器科学研究所研究开发了高速公路运行管理软件，从应急指挥管理、交通监控、路政管理、地理信息系统等方面为高速公路运营部门提供信息和决策支持，已经成功应用于上海市内环线高架道路交通监控工程、沪宁高速公路（上海段）交通监控工程等多条高速公路。
在理论研究方面，黄中祥等运用递归图和Kolmogorov熵从定性及定量两个方面对交通流可预测性进行了分析与比较。王进等在判别短时交通流混沌特性的基础上，通过求解最大Lyapunov特征指数进行了可预测性分析。姜桂艳等提出了交通数据序列动态可预测性分析的思想，在设计了交通数据序列动态可预测性关联数据特征指标的基础上，基于BP神经网络建立了交通数据序列动态可预测性分析方法。刘燕等以基于时间序列法、非参数回归法和RBF神经网络的组合模型对2min的交通流量进行了预测。冮龙晖提出了一种基于多模型融合的方法对城市快速路2min的流量、速度和占有率进行了预测。郭冠英在假设车辆到达率和离去率确定不变的前提下，基于交通波理论建立了由于突发事件引起的拥堵排队长度的解析模型。刘伟铭先后应用回归分析方法和决策树方法建立了高速公路交通事件持续时间预测模型。
高速公路多级预警与应急指挥是指对影响道路交通正常运行的交通流运行状态和交通事件，根据影响程度、影响范围分别对不同的高速公路管理或救援部门进行预警，并快速形成应急指挥决策方案，辅助高速公路主管部门进行决策。
（1）国外相关技术
①高速公路行车安全预警技术 国外在高速公路行车预警方面做了大量研究，包括汽车安全预警技术、道路交通灾害预警技术和气象灾害预警技术等方面。
美国的商用车运营系统CVO（commercial vehicle operation）采用自动化路侧安全监测技术、车载安全监控技术以及GPS定位技术，对洲际运输中的商用车辆进行实时跟踪并对驾驶员进行安全状态监视，同时配备自动报警系统，利用探测靠近障碍物的电子装置，可保证在道路可见度很低的情况下对危险情况进行预警；先进的车辆控制和安全系统AVCS（Advanced Vehicle Control System）利用先进的传感、通信和自动控制技术，给驾驶员提供各种形式的行车安全预警和避撞措施，系统采用了障碍物自动识别技术和车辆避撞技术，能够实现对障碍物的自动识别和预警，并能实现车辆自动转身、制动、保持安全距离等功能，在很大程度上改善了驾驶员对于行车环境的感知和控制能力。
欧洲各国在车辆碰撞预警和恶劣天气预警方面做了大量研究。英国利兹大学交通研究所开发出停车距离算法以实现车辆之间的碰撞预警。德国于20世纪80年代初期开始在公路沿线铺设天气监测设备以检测天气的变化及其对道路交通的影响，并在此基础上进行公路恶劣天气预警。瑞典在一段4km的E4公路上安装了太阳能传感器，可对行驶车辆进行路面结冰、事故拥堵和其他危险情况的预警，每个传感器由提示灯、存储器、感应器、信息处理器和信息交换器组成，提示灯通过变换颜色，可提前几百米对路面结冰、交通事故等不同危险情况进行预警。近年来，欧洲在欧盟委员会的协调下启动了SAFESPOT项目，该项目主要是研究车联网中的协同技术，设计一个“安全助手”增加司机的可用信息量，具体应用包括事故警示、对撞警示、追尾警示、超速警示和偏离路面警示等。
日本研究了先进的安全车辆（advanced safety vehicle，ASV）系统，通过车辆和道路的各种传感器掌握道路、周围车辆的状况等驾驶环境信息，在此基础上进行交通事故预警，通过车载机、道路信息提供装置等实时地提供给驾驶员，并进行危险警告。日本还研究了先进的道路交通系统（advanced road traffic systems，ARTS），对雨、雪、雾、风等天气状况和地震、海啸等灾害进行监测和预警，以及将相应的交通管制信息通过车载机和信息提供装置等及时地通知驾驶员。
②高速公路应急决策支持技术 决策支持系统（decision support system，DSS）技术是综合利用大量数据，有机结合众多模型（数学模型与数据处理模型等），通过人机交互功能，辅助各级决策者实现科学决策的技术，它能够应用于城市安全、环境保护、交通应急管控等各个领域，其中包括高速公路的应急决策。
DSS概念于20世纪70年代初由美国学者提出，经过国外多年研究已日趋成熟，DSS的发展经历了由简单决策支持系统到智能决策支持系统的过程，且开始有学者将DSS引入高速公路的应急指挥，并将另外两种技术引入高速公路DSS：地理信息系统技术（geographic information system，GIS）用于使决策者更为直观、快捷地估算交通事故、自然灾情、危化品等交通事件造成的破坏区域和影响范围；数据挖掘技术（datamining，DM）用于辅助高速公路应急方案决策，其中粗糙理论用于简化高速公路空间数据、高速公路空间数据意义评估、交通事件相似性或差异性分析、交通事件因果关系挖掘等，遗传算法用于求解高速公路应急处置方案的组合优化问题等。
国外学者对GIS空间数据的多尺度特征进行了大量研究，提出了多尺度空间数据库概念模型，同时研究出多种自动综合算法，如Douglas-Peuker线综合算法、R-tree综合算法、Strip-tree综合算法、Arc-tree综合算法、线性二叉综合树算法、区域综合树算法等。
在高速公路空间数据挖掘方面，国外研究者提出了基于集成数据挖掘和数据仓库联机分析的空间数据挖掘思想，并开发了空间数据挖掘原型系统，还提出了基于空间自相关和地图相似性的空间数据挖掘算法、基于K-中心点的聚类挖掘算法、基于栅格的矢量数据库算法等。
J.Korte提出用偶然发生的风险与决策分析方法，为高速公路应急决策在多变的交通环境和时间紧迫的约束条件下提供决策支持。Mendonca等设计并使用博弈模拟方法，来评估高速公路应急响应中的群策支持系统。M.Crichton等通过战术决策模拟的方法，来训练决策者在交通事件发生之后制定应急决策的水平。L.B.Sheremetov等提出构建基于多智能体的突发事件管理系统，此系统可以用于高速公路信息的收集与整合，并指导应急决策的制定。K.N.Papamichail等把专家系统技术应用到智能应急决策支持系统中，加强决策者理解高速公路应急决策问题和选择决策方案的能力。
（2）国内相关技术
①高速公路行车安全预警技术 国内在“十五”和“十一五”期间，对驾驶员状态识别和车辆运行安全状态预警进行了大量研究，并取得了阶段性成果。文康科技公司研发了一个高速公路综合预警系统，该系统通过构建合理的交通流模型和交通状况预测分析模型，将实时采集到的各类道路通行状况和气象信息综合起来，为实时的交通预警决策提供依据。福建建立并试运行了高速公路长下坡安全预警系统，基于对试点路段路况信息的实时掌握，利用交通事件检测技术、交通流量分析技术和卡口测速监控技术，实现了对超速车辆的实时预警和对高速公路上临时停车的及时警告劝导等功能。北京信博通科技有限公司研究了高速公路路面霜冻和薄冰预警系统，采用Pass Port数据分析处理技术和Storm Vision预警算法，能提前、可靠地预示道路关键区域的结霜和结冰危险状况发生的可能。北京交通大学研究了交通事故的致因机理，提出了高速公路交通事故的时空分析模型及其预测方法。长安大学研究了交通安全风险动态预警综合指数预警指标法，建立了预警技术模型和系统结构模型。福建农林大学研究了基于台风天气的高速公路安全预警系统，构建了“雨、风-车-路”相互作用模型。西安建筑大学研究了基于故障树分析理论的高速公路预警系统。重庆大学研究了一种既快又简的交通事故预警融合算法，把交通事故分为具有不同特征的道路交通事故类型，归纳造成不同特征的道路交通事故发生原因（人、道路、车辆、天气等），利用粗糙集理论在事故原因与事故类型之间建立一个映射规则。我国的高速公路预警技术目前还停留在研究-试运行阶段，且目前的格局是各省研究各自的预警系统，尚不能像发达国家那样形成国统一应用的完整标准化预警系统。
②高速公路应急决策支持技术 国内对于应急决策支持技术的研究主要集中于爆炸、火灾、群体事件等生产安全和城市安全问题上。关于高速公路的应急研究大多集中于应急救援管理方法和应急预案的制定，对于高速公路应急决策支持技术的研究少之又少。
何朝阳研究了基于GIS的高速公路边坡安全管理及应急决策系统。高玉峰采用B/S架构，研究了基于GIS的高速公路应急指挥系统，可使应急资源直观地在地图上进行展现，并且应急资源的配送过程也可以在可视化界面上实现。在GIS空间数据的多尺度特征研究上，王桥等利用分形理论，抽象出分形理论的基本思想和方法，即粗视化方法，并从分维扩展、分形层次、图形形状特征变化等诸方面，深化和发展了分形理论，提出了基于分形分析的GIS空间数据多尺度自动综合方法。毋河海教授把分形学原理应用于地图信息处理，采用数值方法对分数维进行扩展，并把它用于地图图形信息的分形描述与空间数据的多尺度自动综合研究。
刘强阐述了数据挖掘技术在应急决策支持系统中的应用，提出了基于BP神经网络的应急决策方法。中科院则早在2001年就开始了“挖掘空间数据和发现知识”研究课题。张建挺等提出了基于信息熵的地理学空间数据挖掘模型。熊范伦、袁红春提出了逐步求精的多层空间关联挖掘算法。付仲良、陈江平等人提出了基于空间关联规则分析的挖掘算法，并由李德毅等主持的团队开发了GIS DB Miner空间数据挖掘系统。
张婧等研究了基于偏好序的效用函数，以在多个事故同时存在的情况下，解决应急救援中的资源调配决策问题。于瑛英等通过资源需求-供给函数的构造，对已有的资源布局进行评估，并建立资源布局优化模型，为应急决策提供资源保障。韩传峰等通过构建因果关系模型，研究应急决策系统中各子系统间的反馈机制与相互偶合机制，提出突发事件应急决策系统优化建议。汪季玉等研究了基于案例推理的应急决策支持系统的体系框架和推理机制。以上研究都可以为高速公路的应急决策支持技术提供参考。