随着高速公路通车里程的不断增长,高速公路交通管理问题的日趋严峻,高速公路交通流量分析与预测已成为近年来研究的热点课题。高速公路交通流量通常表现出周期性、不确定性、时间相关性、非平稳和高度非线性等特点。影响高速公路交通流量的主要因素有道路施工、交通事故、天气情况、重大节假日等,由于缺乏道路施工和交通事故具体详实的数据,本课题只针对天气情况对高速公路交通流量的影响这一因素进行非节假日高速公路交通流量预测研究。本文对高速公路交通流量分析预测系统进行了设计,实现了交通流量信息管理、天气气象信息管理和交通流量预测功能。高速公路交通流量信息是通过Java Socket UDP技术从高速公路交通流量采集系统中获取。天气气象信息是通过http标准API接口从K780数据网中获取。通过Echarts技术实现交通流量信息和天气气象信息的统计和分析功能。根据高速公路交通流量特点和天气气象信息对高速公路交通流量的影响程度,分析得到时间、天气情况路面影响等级和空气能见度影响等级是主要影响因素,并较详细地说明了交通流量和天气气象信息的预处理过程。本文提出了一种基于BP神经网络的高速公路交通流量预测模型,并以G2高速公路青县主线站为例进行了交通流量预测实验,较详细地叙述了实验模型训练过程和预测过程并进行了结果分析。实验证明,该预测模型具有较高的预测准确度。本课题成果可方便交通管理部门掌握交通流量情况,为实时交通流诱导、分流和信息发布提供依据,它能极大的减少交通拥堵,保证道路的畅通。本课题成果也可为国家高速公路规划和建设提供决策依据。