探討大數(shù)據(jù)分析在高速公路收費管理中的應用

廖俊

摘要： 隨著大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展， 大數(shù)據(jù)分析在各個領域得到了廣泛應用。在高速公路收費管理中， 大數(shù)據(jù)分析也具有很大潛力。本文將從高速公路大數(shù)據(jù)的特點和應用現(xiàn)狀入手， 探討大數(shù)據(jù)分析在高速公路收費管理中的應用， 以提高收費管理工作質量和效率。

關鍵詞： 大數(shù)據(jù)； 高速公路； 收費

DOI：10.12433/zgkjtz.20240514

我國高速公路網(wǎng)絡不斷發(fā)展， 高速公路收費管理也面臨著越來越多的挑戰(zhàn)。高速公路系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)數(shù)量多、 形式多樣， 而有用的數(shù)據(jù)占比較低。當前， 高速公路收費系統(tǒng)存在許多問題， 如數(shù)據(jù)處理相對落后、 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)不夠完善、 收費系統(tǒng)標準化程度較低、 物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡安全管理措施不力等。

一、 高速公路大數(shù)據(jù)的特點

（一）產(chǎn)生的數(shù)據(jù)規(guī)模大

高速公路交通流量數(shù)據(jù)是高速公路大數(shù)據(jù)中最為基礎和重要的數(shù)據(jù)種類之一。每天， 高速公路的各個路段都會有大量車輛駛入、 駛出， 這些車輛的數(shù)量、 行駛速度等數(shù)據(jù)需要被實時收集和記錄。隨著高速公路的發(fā)展和擴建， 數(shù)據(jù)的規(guī)模也在逐年增長， 各種交通事故和違法行為需要及時記錄和匯總， 隨著車輛數(shù)量和交通密度不斷增加， 數(shù)據(jù)的規(guī)模也在不斷增大。

環(huán)境數(shù)據(jù)、 設備數(shù)據(jù)等也是高速公路大數(shù)據(jù)中重要的組成部分。環(huán)境數(shù)據(jù)包括大氣、 水質、 土壤等數(shù)據(jù)， 需要通過監(jiān)測設備實時采集。設備數(shù)據(jù)包括路面、 橋梁、 隧道等設備的運行狀況數(shù)據(jù)， 需要通過傳感器實時收集。此外， 用戶數(shù)據(jù)也是高速公路大數(shù)據(jù)中不可或缺的一部分， 用戶數(shù)據(jù)包括車主信息、 車輛信息、 行駛軌跡等數(shù)據(jù)， 需要通過智能化系統(tǒng)進行實時監(jiān)控和記錄。

綜上所述， 高速公路大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)規(guī)模非常龐大， 涵蓋交通流量、 安全、 環(huán)境、 設備、 用戶等多方面。這些數(shù)據(jù)需要及時、 準確的收集、 存儲和分析， 以便為高速公路的規(guī)劃建設、 管理運營和服務提供重要的決策依據(jù)。

（二）數(shù)據(jù)形式多樣

數(shù)據(jù)來源豐富多樣： 高速公路系統(tǒng)涉及交通流量、 車輛信息、 道路狀態(tài)、 天氣狀況、 收費信息、 視頻監(jiān)控等多個方面。這些數(shù)據(jù)來自交通管理部門、 收費系統(tǒng)、 交通攝像頭、 車載傳感器、 天氣預報等多個不同的數(shù)據(jù)源， 從而形成了多樣化的數(shù)據(jù)形式。

數(shù)據(jù)類型復雜多樣： 高速公路數(shù)據(jù)涵蓋多種不同類型的數(shù)據(jù)， 包括結構化數(shù)據(jù)（如車輛數(shù)量、 速度、 車道信息等）、 半結構化數(shù)據(jù)（如交通事件、 天氣預報等）和非結構化數(shù)據(jù)（如交通攝像頭圖像、 視頻監(jiān)控等）。這些不同類型的數(shù)據(jù)形式不同， 包括文本、 數(shù)字、 圖像、 視頻等多種類型， 導致數(shù)據(jù)形式的多樣性。

數(shù)據(jù)采集方式多樣： 高速公路系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)采集方式也非常多樣， 包括傳感器、 監(jiān)控攝像頭、 電子收費系統(tǒng)、 車載設備等。這些不同的數(shù)據(jù)采集方式導致數(shù)據(jù)的格式和形式各異， 例如： 傳感器數(shù)據(jù)是實時采集的數(shù)字數(shù)據(jù)， 而監(jiān)控攝像頭數(shù)據(jù)是圖像或視頻數(shù)據(jù)。

（三）數(shù)據(jù)處理速度快

高速公路系統(tǒng)采用先進的數(shù)據(jù)采集和傳輸技術， 可以實時收集并傳輸高速公路的各種數(shù)據(jù)。高速公路系統(tǒng)中設有大量的監(jiān)測設備和傳感器， 對車輛流量、 速度、 事故情況等數(shù)據(jù)采集， 數(shù)據(jù)通過系統(tǒng)內部的網(wǎng)絡進行傳輸， 實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時處理。高速公路系統(tǒng)采用了云計算、 大數(shù)據(jù)分析等大規(guī)模數(shù)據(jù)處理技術， 對大量數(shù)據(jù)進行快速的處理和分析。有些高速公路系統(tǒng)采用先進的人工智能技術， 可以通過對數(shù)據(jù)的分析和學習， 自動化地進行數(shù)據(jù)的處理和應用。高速公路系統(tǒng)還采用實時數(shù)據(jù)處理和邊緣計算技術， 可以對數(shù)據(jù)快速處理和決策。例如： 對于交通事故， 系統(tǒng)可以通過實時數(shù)據(jù)采集和處理， 及時發(fā)現(xiàn)并采取措施， 有效減少事故損失。

（四）有用的數(shù)據(jù)占比較低

首先， 高速公路系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中存在大量重復、 冗余的數(shù)據(jù)。例如： 車流量數(shù)據(jù)、 速度數(shù)據(jù)等， 往往具有相似性和重復性， 工作人員難以從中獲得更高的價值。此外， 車輛的顏色、 品牌等數(shù)據(jù)， 雖然也能被采集和存儲， 但在實際應用中并沒有太大價值。

其次， 數(shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)質量問題。由于高速公路環(huán)境的復雜性， 如受惡劣天氣、 車輛故障等因素影響， 使數(shù)據(jù)采集存在不穩(wěn)定性和不準確性， 對數(shù)據(jù)的分析和應用帶來較大影響， 降低數(shù)據(jù)的價值密度。

最后， 需要結合其他數(shù)據(jù)進行分析和應用， 才能真正發(fā)揮其價值。例如： 車流量數(shù)據(jù)和車速數(shù)據(jù)需要結合天氣、 路況等其他數(shù)據(jù)， 才能獲得更高的價值。

二、 高速公路大數(shù)據(jù)的應用現(xiàn)狀

隨著智能化、 信息化管理的不斷推進， 高速公路系統(tǒng)產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)應用也在不斷拓展。目前， 應用集中在以下幾方面：

（一）交通安全的監(jiān)測與預警

高速公路交通安全是公路暢通和人民生命安全的重要保障。通過對車輛行駛過程中的數(shù)據(jù)進行分析， 可以實現(xiàn)對交通事故的預測、 預警和及時處置。例如： 對于超速、 違章停車等違法行為， 通過車輛數(shù)據(jù)和違法數(shù)據(jù)實時監(jiān)測和預警， 以提高交通安全水平。

（二）路況的管理和維護

路況的管理和維護是保障公路安全和暢通的重要工作。通過路況數(shù)據(jù)進行分析， 實現(xiàn)對公路運營狀態(tài)的實時監(jiān)測和預警。例如： 對于高速公路上的積水、 冰雪等不良路況， 及時采取措施。

（三）智能收費管理

收費管理是保障公路正常運營的重要環(huán)節(jié)。通過對車輛行駛數(shù)據(jù)和收費數(shù)據(jù)分析， 實現(xiàn)對收費系統(tǒng)的自動化和智能化管理。例如： 通過車牌識別和車輛位置數(shù)據(jù)， 可以實現(xiàn)電子收費和自動化收費， 提高收費效率。

三、 當前高速公路收費系統(tǒng)的問題

（一）數(shù)據(jù)處理相對落后

由于高速公路的車流量大， 收費系統(tǒng)需要快速處理大量的數(shù)據(jù)， 以實現(xiàn)電子收費和自動化收費。然而， 當前收費系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理速度較慢， 無法滿足系統(tǒng)對實時性和準確性的要求。例如： 無法通過數(shù)據(jù)分析和挖掘技術， 對車輛行駛軌跡、 駕駛行為、 車輛狀況等關鍵信息深入分析。

（二）數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)有待完善

首先， 當前收費系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)儲存的數(shù)據(jù)種類繁多， 且數(shù)據(jù)量巨大。這些數(shù)據(jù)包括車輛信息、 收費信息、 用戶信息等， 但由于各種原因， 這些數(shù)據(jù)在后期應用中的價值較低， 不僅沒有給運營單位帶來幫助， 反而成了負擔。例如： 數(shù)據(jù)的更新周期過長、 數(shù)據(jù)已經(jīng)過時、 不完整等， 這些導致儲存的數(shù)據(jù)無法及時為管理和決策提供支持。

其次， 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)存在數(shù)據(jù)重復和冗余的問題。由于各個收費站的數(shù)據(jù)管理方式不同， 導致數(shù)據(jù)重復或冗余， 浪費了儲存資源， 同時也增加了數(shù)據(jù)管理的難度和復雜度。不僅會降低數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的性能和效率， 還會給運營單位帶來麻煩。

最后， 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)缺乏有效的數(shù)據(jù)分析和挖掘手段。例如： 無法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律、 異常等情況， 也就無法對收費系統(tǒng)進行有針對性的改進和優(yōu)化。

（三）收費系統(tǒng)標準化程度有待提高

在不同的高速公路收費站， 由于軟件不兼容、 硬件不同等問題， 會出現(xiàn)設備無法識別車輛， 導致收費延誤或錯誤。這不僅影響了用戶的出行體驗， 還給運營單位帶來了管理和維護方面的困難。由于收費系統(tǒng)軟件分散開發(fā)， 缺乏標準化的技術規(guī)范， 不同的開發(fā)單位采用不同的技術標準和開發(fā)工具， 導致收費系統(tǒng)之間的相互操作性較差， 難以實現(xiàn)信息共享和數(shù)據(jù)交互。這不僅增加了系統(tǒng)的運維成本， 還限制了收費系統(tǒng)性能的充分發(fā)揮。收費系統(tǒng)標準化程度低， 也給技術更新和升級帶來了困難， 在進行技術更新和升級時， 需要考慮不同系統(tǒng)間的兼容性和一致性， 這給系統(tǒng)維護和升級帶來了不小的挑戰(zhàn)。

（四）物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡安全管理措施有待加強

高速公路收費管理涉及大量交易及數(shù)據(jù)處理， 物聯(lián)網(wǎng)技術作為信息技術的重要組成部分， 被廣泛應用于收費管理中。然而， 隨著物聯(lián)網(wǎng)應用的不斷擴大， 網(wǎng)絡安全問題成為重要且亟待解決的問題， 物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡安全管理措施尤為重要。

高速公路收費管理中的數(shù)據(jù)具有極高的價值， 大量車輛信息、 駕駛員信息以及交易信息都會被記錄在系統(tǒng)內， 并存儲于服務器中。若數(shù)據(jù)被惡意攻擊者獲取或篡改， 將造成嚴重的后果， 不僅會帶來重大的經(jīng)濟損失， 還可能對人身安全造成威脅。物聯(lián)網(wǎng)設備與終端數(shù)量眾多且分布廣泛， 使得物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)在安全性方面更加脆弱。攻擊者有可能通過攻擊其中一個物聯(lián)網(wǎng)設備或終端， 進一步入侵其他設備或系統(tǒng)， 實現(xiàn)整個高速公路收費系統(tǒng)被攻擊的目的。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展和更新?lián)Q代， 物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的漏洞和安全問題不斷暴露。

四、 大數(shù)據(jù)分析在高速公路收費管理中的應用

（一）數(shù)據(jù)篩選

首先， 針對高速公路收費管理中的數(shù)據(jù)來源和類型， 需要對數(shù)據(jù)進行分類和篩選。收費站產(chǎn)生的數(shù)據(jù)主要包括車牌號、 車型、 時間、 收費金額等， 這些數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡傳輸過程中， 可能會出現(xiàn)丟失、 錯誤等， 因此， 需要進行數(shù)據(jù)清洗和校驗。在路段分中心和省公路中心， 還會收集到車輛流量、 路面狀況、 天氣情況等更豐富的數(shù)據(jù)， 數(shù)據(jù)經(jīng)過篩選和匯總， 以供后續(xù)分析使用。

其次， 對數(shù)據(jù)分析和挖掘， 發(fā)現(xiàn)其中的關聯(lián)性和規(guī)律性。例如： 通過分析不同時間段內的車流量和車型分布， 為收費站的人員調度和管理提供參考； 通過分析不同天氣條件下的車輛行駛速度和事故率， 可為路段維護和管理提供決策支持。分析結果可用于提高收費系統(tǒng)的服務質量和安全性， 降低成本和風險。

最后， 根據(jù)分析結果進行反饋和改進。利用大數(shù)據(jù)分析技術， 實現(xiàn)對收費管理系統(tǒng)的實時監(jiān)控和預測， 及時發(fā)現(xiàn)問題并采取措施。同時， 對數(shù)據(jù)的采集和傳輸流程改進和優(yōu)化， 以提高數(shù)據(jù)的質量和效率。通過不斷反饋和改進， 實現(xiàn)高速公路收費管理的精細化和智能化目標， 為人們提供更加高效、 便捷和安全的服務。

（二）預處理數(shù)據(jù)

預處理數(shù)據(jù)是指對原始數(shù)據(jù)進行清理、 加工、 過濾、 轉換等操作， 以提高數(shù)據(jù)的質量和可用性。在高速公路收費管理中， 預處理數(shù)據(jù)的主要目的是提高數(shù)據(jù)的準確性和完整性， 為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘提供可靠的基礎。高速公路收費系統(tǒng)中涉及的數(shù)據(jù)種類繁多， 需要經(jīng)過預處理才能被用于數(shù)據(jù)分析和決策支持。預處理數(shù)據(jù)的主要內容包括以下幾方面：

1.數(shù)據(jù)清洗： 對原始數(shù)據(jù)進行去重、 糾錯、 填補缺失值等處理， 以確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性。

2.數(shù)據(jù)集成： 將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合， 以獲得更全面的信息。數(shù)據(jù)轉換： 將原始數(shù)據(jù)進行格式轉換、 單位換算等處理， 以滿足后續(xù)數(shù)據(jù)分析的需求。

3.數(shù)據(jù)歸約： 對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行采樣、 壓縮等處理， 以降低數(shù)據(jù)量， 提高數(shù)據(jù)的處理效率。預處理數(shù)據(jù)的作用不僅在于提高數(shù)據(jù)質量和可用性， 還在于節(jié)省后續(xù)數(shù)據(jù)分析和挖掘的時間和資源成本。

（三）高速公路通行費的預測

收費情況是高速公路運營效益的重要體現(xiàn)之一， 而車流量則是收費情況的關鍵因素。大數(shù)據(jù)分析技術可以對歷史的車流量、 天氣等數(shù)據(jù)進行收集、 處理和分析， 建立合適的模型預測通行費。通過對車流量等數(shù)據(jù)進行深度挖掘和分析， 準確預測不同時間段和不同天氣情況下的車流量和收費情況， 幫助收費管理機構更好地制定收費政策。此外， 更好地掌握車流量和收費情況的變化， 更加準確地預測未來的車流量和收費情況。例如： 運用時間序列分析方法， 對歷史通行數(shù)據(jù)進行趨勢和周期性分析， 識別出通行費的季節(jié)性和周期性變化。采用回歸分析方法， 建立通行費與各種因素（如車流量、 車型、 天氣等）之間的關聯(lián)模型， 通過對歷史數(shù)據(jù)的學習， 預測未來的通行費收入。采用機器學習、 深度學習等技術， 構建更加復雜和精確的預測模型， 提高預測的準確性和精度。

五、 結語

本文綜述了大數(shù)據(jù)分析在高速公路收費管理中的應用。通過對高速公路大數(shù)據(jù)的應用現(xiàn)狀和存在的問題進行分析， 可以看到其中的巨大潛力， 可提高收費管理工作的質量和效率， 為高速公路的安全和暢通提供良好的保障。

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