随着交通问题的日渐恶化，人们交通出行越来越多的问题，交通的拥堵、能源的消耗、汽车尾气造成的环境恶化等越来越多，人们的日常出行等受到这些问题的很大影响。交通拥堵己成为世界各国急需解决的交通问题。对于高速公路来说，随着私家车的普及，高速公路上发生拥堵的情况日益增多，如何对道路上拥堵以及交通突发事件的进行感知是近几年交通领域研究的重点和难点。对于交通拥堵的预测问题，目前国内外研究成果较多，但是在实用性上还无法保障其准确率，因此，不管是在效率、效果还是经济性方面，交通状态预测研究成果仍存在着较大的提升空间。高速公路作为城市间互相联通的重要纽带，在人们的长途出行以及货物的运输中扮演了及其重要的角色，是为人们提供长距离、快速出行的重要保障，正因为如此，在交通管理中，要把高速公路的交通管理当做重点。由于涉及到不同的应用途径以及不同的交通使用者（如交通管理者、驾驶员等），那么对于高速公路上交通参数的预测的种类以及其预测的时间尺度也需要有相应的不同标准，所以，为了满足不同的交通需求，对于高速公路上多个时间尺度的交通参数预测是十分有必要的，具有较高的研究和应用价值。综上所述可知，多时间尺度交通参数预测在高速公路的设计和建设过程中至关重要，因此本文选题兼具实用和学术双重意义。本文依托山东省管项目“高速公路智能交通信息平台关键技术研究及应用示范（一期）”，对高速公路运行态势多时间尺度预测进行研究。本论文的主要从以下几个方面进行了相关研究和讨论：1）提出了高速公路运行状态预测尺度的确定方法通过对山东高速历史数据的空间特性以及其时间特性进行具体的数据分析，结合预测尺度确定的原则与方法，给出了适合山东高速公路运行状态预测的短期、中期、长期的预测尺度。2）在卡尔曼滤波理论的基础上给出了高速公路运行态势短期预测方法首先研究了卡尔曼滤波对于交通参数的预测方法，建立了基于卡尔曼滤波的短时交通参数预测模型；然后为了准确判别高速公路短期运行态势，分析了高速公路交通运行状态划分方法；并在实例验证中，以山东高速某路段的交通流量为例，进行了短期的预测分析。3）分别建立了高速公路运行态势中、长期预测的方法分别对高速公路中、长期交通流参数变化特性分析，确定了高速公路运行态势的中、长期预测尺度，随后结合其交通参数变化特性分别建立了基于加权平均的交通流参数中期预测方法研究，以及基于指数平滑的交通流参数长期预测方法；最后，对这两种方法分别进行了实例分析，结果表明所设计的预测模型具有较好的应用价值。