随着国内经济的快速发展,高速公路收费站车辆通行压力日益增加。一方面,收费站交通拥堵情况严重,需要进行更加合理、有效的人员配置。另一方面,收费站日常办公的交通信息量也在与日剧增,需要进行更加有效的信息管理。针对上述问题,本文研究了高速公路收费站车流量预测及信息管理系统。主要工作内容和研究成果如下:（1）针对高速公路收费站高峰时期车流量易拥堵问题,分析了循环神经网络模型,提出了基于LSTM的高速公路车流量预测算法。具体算法研究如下:首先,研究了循环神经网络的基本原理和车流量检测技术;其次,说明高速公路收费站车流量数据具体来源并研究了数据预处理方法,为后面数据应用做好准备;最后,研究了常用的车流量预测方法并对其优劣性进行了比较,通过实验验证分析,说明了算法的有效性,最终实现了根据历史车流量监测数据预测未来时期同一时段数据,提出了应急预案决策方法,为收费站优化人员配置提供依据。（2）针对系统密码登录安全性问题,分析了MD5加密算法模型,提出了基于改进MD5算法的系统登录加密技术。具体算法研究如下:首先,研究了单项散列函数的基本原理;其次,研究了MD5加密算法的基本原理,并进行了算法实现;最后,本文对MD5算法进行了改进,增加了密码破解的难度,通过实验结果,表明算法有效,最终实现了对系统登录时进行密码加密保存的效果,且该过程不可逆。（3）针对高速公路收费站实际工作中手工排班效果差,纸质管理不易存储、信息查询慢等问题,设计并实现了基于B/S架构的高速公路车流量预测及信息管理系统。具体做法如下:首先,根据高速公路收费站工作中实际需求,从功能和性能方面分别对系统进行需求分析,在功能上分为信息管理、值班管理、日志管理、辅助功能四个模块;在性能上从稳定性、安全性、可靠性、可操作性四个方面进行分析;其次,对系统进行具体模块和数据库设计并通过Web技术对系统进行实现;最后,对系统进行功能测试和性能测试,测试结果表明,该系统功能和性能均达到需求分析中提出的要求。