高速公路出行需求的迅速增长,使得交通拥堵、交通安全问题不断出现,为改善高速公路交通状况、提升高速公路安全性能,智能交通系统应运而生。智能交通系统的核心是利用所采集高质量的交通流数据为交通管理决策和出行信息服务提供支持,数据质量的好坏直接影响交通管理决策的制定和实施。因此,研究高速公路交通流数据质量评价体系以及控制方法对提高高速公路的数据质量很有必要。本文将针对高速公路交通流数据质量问题,确立交通流数据质量评价与控制方法,提高交通流数据质量,为高速公路交通管理与规划提供完备、准确的数据支撑。首先,从数据质量评价、交通流数据质量控制两个方面对国内外研究现状进行了总结,确定将数据质量评价与控制方法作为研究对象,并给出了本文的主要研究内容及技术路线。在确定研究对象基础上,基于实际高速公路交通流数据分析其时空分布特性,为交通流数据质量的评价和控制提供理论支撑。其次,根据交通流三参数理论及数据特性分析,确定交通流数据质量问题类型。针对数据质量问题类型,从数据完整性、有效性等多个角度,按照规范性检测、缺失数据检测、错误数据和不准确数据检测的逻辑顺序,提出交通流数据质量问题识别方法。并利用京港澳高速公路杜家坎路段实测交通流数据,对所提出的识别方法进行实例验证。然后,基于高速公路交通流数据质量分析,从微观、中观、宏观等多层次提出一种集点、线、面三维一体的交通流数据质量评价指标体系,用于刻画路段、路线、路网三个不同维度的高速公路交通流数据质量。结合所提出的评价指标体系,建立层次分析-模糊综合评价方法,实现对点、线、面不同维度的高速公路交通流数据质量评价。针对点、线、面不同维度分别选取高速公路G4杜家坎路段、高速公路G4路线、山东省高速公路网作为研究对象,利用所提出的数据质量评价方法从微观、中观、宏观三个层次对研究对象进行数据质量评价实证研究。研究结果表明,利用所提出的评价指标体系和方法可实现三维一体的高速公路交通流数据质量评价。最后,在高速公路交通流数据质量问题识别与评价基础上,融合高速公路交通流数据多维时空特性,引入多维张量分解思维提出一种基于梯度下降的Tucker分解数据质量控制方法,用于改善交通流数据质量。选取高速公路G4杜家坎路段实际速度数据作为研究对象,构建三种不同张量形式,对不同张量形式的研究对象进行数据质量控制。利用所提出的数据质量控制方法实现对控制后点、线、面数据质量的二次评价。结果表明,所提出的数据质量控制方法可实现交通流数据质量问题修复,提高数据质量评价结果,相同数据构建的不同张量形式具有不同的数据控制效果。