近年来,随着我国经济的飞速发展和城市化进程的不断加快,机动车的保有量出现爆炸式增长,导致城市交通拥堵现象频繁发生。各个城市积极推进快速路系统的建设,以期缓解巨大的城市交通负荷。城市快速路是一种人车完全分离、高架的道路系统,高效的快速路系统能有效地缓解城市交通拥堵问题。但是,目前的城市快速路系统作为城市交通关键流量的汇聚路段,承载的交通压力已超出负荷。因此,结合先进的信息技术,探索一种更高效的城市快速路管理和控制方法成为了当务之急。现有大量的研究和工程经验指出,入口匝道控制是解决快速路拥堵有效且直接的控制方法[1]。但是,现有的匝道控制器基于快速路实时交通信息进行调控,交通管理和控制中关键参数往往是个人或管理部门依据经验进行设定,缺乏对快速路系统交通流拥堵的状态判别、临界阈值、拥堵模式等进行深入的研究,导致快速路控制系统出现模型固定、理想临界值不能随交通实时状态调整、控制器调节参数不能随拥堵状态进行切换等问题。因此,本文基于大规模的杭州市快速路匝道数据出发,结合天气及节假日等外部因素数据,设计一种交通模式预测机制,使匝道控制器根据实时交通状态动态切换控制器参数,实现对交通拥堵的精准调控。本文具体的贡献如下:首先,本文对大规模的杭州市匝道数据集进行了预处理,获得快速路路段流量、密度、速度三要素。结合天气及节假日等外界数据,分析交通速度存在的内部稳态规律和外部随机因素,基于系统辨识算法建立短时快速路速度预测模型,为交通拥堵模式预测提供预测模型,使自适应匝道控制器能对交通拥堵提前控制。然后,基于路段流量、密度、速度的大规模历史数据,结合天气数据,基于Greedshields模型为各个路段拟合出精准的宏观交通流,进而标定出交通拥堵发生的临界值。该临界值将作为动态理想密度临界值的参数设定,使匝道控制器能实时跟随交通状态的变化调整。最后,为了能进一步提升控制器性能,本文对大量拥堵序列基于k-均值算法进行聚类,得到拥堵模式的分类器,使控制器的调节参数能随拥堵程度的变化而切换。利用各个拥堵模式数据训练不同的调节参数时,系统利用迭代反馈整定算法自动迭代学习,获得各路段最优控制器调节参数。