探討大數據分析在高速公路收費管理中的應用

廖俊

摘要： 隨著大數據技術的發展， 大數據分析在各個領域得到了廣泛應用。在高速公路收費管理中， 大數據分析也具有很大潛力。本文將從高速公路大數據的特點和應用現狀入手， 探討大數據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： 大數據； 高速公路； 收費

DOI：10.12433/zgkjtz.20240514

我國高速公路網絡不斷發展， 高速公路收費管理也面臨著越來越多的挑戰。高速公路系統產生的數據數量多、 形式多樣， 而有用的數據占比較低。當前， 高速公路收費系統存在許多問題， 如數據處理相對落后、 數據庫系統不夠完善、 收費系統標準化程度較低、 物聯網網絡安全管理措施不力等。

一、 高速公路大數據的特點

（一）產生的數據規模大

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

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

綜上所述， 高速公路大數據產生的數據規模非常龐大， 涵蓋交通流量、 安全、 環境、 設備、 用戶等多方面。這些數據需要及時、 準確的收集、 存儲和分析， 以便為高速公路的規劃建設、 管理運營和服務提供重要的決策依據。

（二）數據形式多樣

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

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

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

（三）數據處理速度快

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

（四）有用的數據占比較低

首先， 高速公路系統產生的數據中存在大量重復、 冗余的數據。例如： 車流量數據、 速度數據等， 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、 品牌等數據， 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， 數據存在數據質量問題。由于高速公路環境的復雜性， 如受惡劣天氣、 車輛故障等因素影響， 使數據采集存在不穩定性和不準確性， 對數據的分析和應用帶來較大影響， 降低數據的價值密度。

最后， 需要結合其他數據進行分析和應用， 才能真正發揮其價值。例如： 車流量數據和車速數據需要結合天氣、 路況等其他數據， 才能獲得更高的價值。

二、 高速公路大數據的應用現狀

隨著智能化、 信息化管理的不斷推進， 高速公路系統產生的大數據應用也在不斷拓展。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據進行分析， 可以實現對交通事故的預測、 預警和及時處置。例如： 對于超速、 違章停車等違法行為， 通過車輛數據和違法數據實時監測和預警， 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。通過路況數據進行分析， 實現對公路運營狀態的實時監測和預警。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節。通過對車輛行駛數據和收費數據分析， 實現對收費系統的自動化和智能化管理。例如： 通過車牌識別和車輛位置數據， 可以實現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的問題

（一）數據處理相對落后

由于高速公路的車流量大， 收費系統需要快速處理大量的數據， 以實現電子收費和自動化收費。然而， 當前收費系統的數據處理速度較慢， 無法滿足系統對實時性和準確性的要求。例如： 無法通過數據分析和挖掘技術， 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）數據庫系統有待完善

首先， 當前收費系統中的數據庫系統儲存的數據種類繁多， 且數據量巨大。這些數據包括車輛信息、 收費信息、 用戶信息等， 但由于各種原因， 這些數據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： 數據的更新周期過長、 數據已經過時、 不完整等， 這些導致儲存的數據無法及時為管理和決策提供支持。

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

最后， 數據庫系統缺乏有效的數據分析和挖掘手段。例如： 無法發現數據中的規律、 異常等情況， 也就無法對收費系統進行有針對性的改進和優化。

（三）收費系統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。由于收費系統軟件分散開發， 缺乏標準化的技術規范， 不同的開發單位采用不同的技術標準和開發工具， 導致收費系統之間的相互操作性較差， 難以實現信息共享和數據交互。這不僅增加了系統的運維成本， 還限制了收費系統性能的充分發揮。收費系統標準化程度低， 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， 需要考慮不同系統間的兼容性和一致性， 這給系統維護和升級帶來了不小的挑戰。

（四）物聯網網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據處理， 物聯網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， 隨著物聯網應用的不斷擴大， 網絡安全問題成為重要且亟待解決的問題， 物聯網網絡安全管理措施尤為重要。

高速公路收費管理中的數據具有極高的價值， 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內， 并存儲于服務器中。若數據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濟損失， 還可能對人身安全造成威脅。物聯網設備與終端數量眾多且分布廣泛， 使得物聯網系統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網設備或終端， 進一步入侵其他設備或系統， 實現整個高速公路收費系統被攻擊的目的。隨著物聯網技術的快速發展和更新換代， 物聯網系統的漏洞和安全問題不斷暴露。

四、 大數據分析在高速公路收費管理中的應用

（一）數據篩選

首先， 針對高速公路收費管理中的數據來源和類型， 需要對數據進行分類和篩選。收費站產生的數據主要包括車牌號、 車型、 時間、 收費金額等， 這些數據在網絡傳輸過程中， 可能會出現丟失、 錯誤等， 因此， 需要進行數據清洗和校驗。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據， 數據經過篩選和匯總， 以供后續分析使用。

其次， 對數據分析和挖掘， 發現其中的關聯性和規律性。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的服務質量和安全性， 降低成本和風險。

最后， 根據分析結果進行反饋和改進。利用大數據分析技術， 實現對收費管理系統的實時監控和預測， 及時發現問題并采取措施。同時， 對數據的采集和傳輸流程改進和優化， 以提高數據的質量和效率。通過不斷反饋和改進， 實現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）預處理數據

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

1.數據清洗： 對原始數據進行去重、 糾錯、 填補缺失值等處理， 以確保數據的準確性和完整性。

2.數據集成： 將多個數據源的數據整合， 以獲得更全面的信息。數據轉換： 將原始數據進行格式轉換、 單位換算等處理， 以滿足后續數據分析的需求。

3.數據歸約： 對大規模數據進行采樣、 壓縮等處理， 以降低數據量， 提高數據的處理效率。預處理數據的作用不僅在于提高數據質量和可用性， 還在于節省后續數據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之一， 而車流量則是收費情況的關鍵因素。大數據分析技術可以對歷史的車流量、 天氣等數據進行收集、 處理和分析， 建立合適的模型預測通行費。通過對車流量等數據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， 對歷史通行數據進行趨勢和周期性分析， 識別出通行費的季節性和周期性變化。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）之間的關聯模型， 通過對歷史數據的學習， 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

本文綜述了大數據分析在高速公路收費管理中的應用。通過對高速公路大數據的應用現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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