随着我国改革开放的不断深入,高速公路的在建设里程和实际的通车里程不断增加,使得经济发展对于公路交通的依赖日益增强。然而,高速公路运营数量增多的同时,一些运输企业或个人为了能够获取更大经济效益,在运输中进行超载运输。这不仅给运输车辆和人员带来危险,也给高速公路本身带来严重的影响。因此,对于高速公路的超载治理也引起相关的管理部门的重视。当前,动态称重技术是高速公路管理部门进行超重治理的重要技术,也是很多研究机构和学者关注的热点研究内容,其成为了高速公路管理部门进行超载管理的有效措施。通过应用动态称重技术能够提高管理部门对于高速公路的管理水平,减少高速公路的维护成本的投入,减少因车辆超载问题引起的人、车、路的损失。本文以研究高速公路动态称重系统构建与数据处理研究为目标,通过研究相关背景、国内外研究的现状等问题,从中找出本次的研究目标与内容。进而以高速公路收费站管理为目标研究了高速公路动态称重系统的设计原则,分析其组成与基本工作原理,研究车道布局与工作流程等问题。研究与分析高速公路动态称重系统误差来源问题;从而有针对性地进行称重传感器的选择;同时,进行称重数据采集、传输方案的设计以及抗干扰设计的研究;分析动态称重信号的小波变换、动态称重信号预处理方法,研究了基于RBF神经网络的动态称重处理涉及到的径向基函数网络模型、RBF神经网络的学习算法等;同时进行了称重数据采集,进行了RBF神经网络在动态称重算法流程、程序设计以及实际数据测试,进而得出RBF神经网络在动态称重的结论。通过上述研究,RBF神经网络算法在高速公路动态称重中应用具有较高的精度和可靠性,其具体应用与研究有非常好的应用前景。