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不论是道路运营人员，还是普通出行者，实时、有效的道路交通状况（以可量化的旅行时间来表征）都是十分有价值的讯息。本文致力于利用我国高速公路管理公司广泛存储、未充分挖掘的收费数据，提供实时、精确的旅行时间计算方法，从而省掉金额巨大的“额外”硬件投入。 基于收费数据计算实时、精确的旅行时间，面临的难点是:因为收费站多不在主线，求单节路段旅行时间，只用单节路段OD收费数据，则观测数往往不足，旅行时间精度无法保证;而长距离路径，横跨几个收费站，若只用起终收费站OD数据，延迟大，样本量也往往不足，求得的旅行时间时效性和精度更无法保证。经引入“瞬时旅行时间”(ITT)、“测量旅行时间”(MTT)概念后，本文追溯本源，把路径旅行时间模拟问题归结为求单节路段旅行时间。而单节路段旅行时间又可以分为三段，即车辆驶入收费站经匝道准备驶入高速公路主线的时间、车辆主线行驶时间、车辆驶离高速公路主线进入匝道到驶出收费站的时间，分别称为驶入时间、主线时间、驶出时间。从而路径旅行时间就等于起终收费站对应的驶入时间、驶出时间加上主线时间，而主线时间由各单节路段的主线时间叠加构成。之所以单列驶出时间的原因是部分收费站易拥堵，从而导致驶出时间激增，因而要单独计算和预测，这样求得的单节路段主线时间才精确，那么路径主线时间就精确。驶出时间计算，本文根据经典排队理论，建立M/G/K排队模型来计算;驶出时间预测，经统计海量历史数据，结合信息熵概念，提出OD稳定对模式，最后结合局部加权回归(LWL)，利用组合方法预测匝道上游到达率，效果较好。 单节路段旅行时间模拟，面临观测数不足的问题。一方面，需对各周期内数据过滤，剔除异常值，减少异常值对旅行时间模拟的干扰，因此本文给四分位过滤法和置信区间过滤法，利用组合思想组合两算法，其拟合精度更好、更加稳健;另一方面，需要从比重大的过境车辆里“挪借”数据，本文给出在此单节路段上下游找合理站点的判断标准，并分别给出基础方法和扩展算法以“挪借”数据。计算单节路段旅行时间，不同方法“挪借”的“同构多源”数据，本文给出一套数据融合方法，力图给出稳定性好、精确性高、有代表性的表征值。基于单节路段旅行时间模拟，本文给出路径旅行时间模拟公式，并用实例验证路径旅行时间模拟，效果较好。最后，旅行时间只有实时更新，并提供下一周期的预测，知晓用户，才能发挥其社会经济效益，因此本文在旅行时间模拟的基础上，采用置信区间法做预测。 本文数据操作，算法实现及所有统计图片成图，均基于统计软件R。