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188宝金博页面版: 大数据分析在高速公路收费管理中的应用

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内容提示: 交通信息化大数据分析在高速公路收费管理中的应用摘要:如何有效地预测高速公路收费数据的未来走向及金额是一个需要高速运营者考虑的问题。提出高速公路通行费关于车辆类型的多元回归模型,并将该模型应用于短期高速公路通行费预测工作中。针对大量实测数据进行仿真模拟,该方法有效地减少了车流量产生的随机干扰造成的误差,仿真实验取得了较好的预测效果,是进行高速公路收费金额预测的有效方法。关键词:高速公路通行费;多元回归分析;预测中图分类号:F540.4 文献标识码:B 文章编号:1006-3528 ( 2016 ) 04-0095-03王 伟(河北交通投资集团公司,河北 石家庄 050091)山西交通...

文档格式:PDF | 页数:3 | 浏览次数:77 | 上传日期:2017-02-15 22:32:15 | 文档星级:
交通信息化大数据分析在高速公路收费管理中的应用摘要:如何有效地预测高速公路收费数据的未来走向及金额是一个需要高速运营者考虑的问题。提出高速公路通行费关于车辆类型的多元回归模型,并将该模型应用于短期高速公路通行费预测工作中。针对大量实测数据进行仿真模拟,该方法有效地减少了车流量产生的随机干扰造成的误差,仿真实验取得了较好的预测效果,是进行高速公路收费金额预测的有效方法。关键词:高速公路通行费;多元回归分析;预测中图分类号:F540.4 文献标识码:B 文章编号:1006-3528 ( 2016 ) 04-0095-03王 伟(河北交通投资集团公司,河北 石家庄 050091)山西交通科技山。 交通科技收稿日期:2016-05-18 ; 修回日期:2016-07-01作者简介:王 伟(1977— ),男,河北唐山人,工程师,2006年毕业于北京交通大学交通运输管理专业。第 4 期(总第241 期) 山西交通科技 No.42016 年 8 月 SHANXI SCIENCE & TECHNOLOGY of COMMUNICATIONS Aug.高速公路作为我国重要的交通枢纽,对经济的发展起到了促进的作用。截止到 2015年,中国高速公路通车总里程达 12万 km,管理和监控难度又上了一个新的台阶。随着我国高速公路不断发展,高速公路收费系统逐步实现现代化建设,高速公路的收费效率得到明显的提高。同时,各个系统也产生了大量的数据。想要在高速公路交通安全应急、出行服务、市场监督、决策支持等方面进行重点建设,就需要对高速公路中的大数据进行深入的分析,以便服务于决策者,提升高速公路的运营效率和管理水平。1 高速公路大数据的特点及其应用现状1.1 高速公路大数据的特点高速公路大数据有 4个主要特点,即规模大、变化多样、价值密度低和高速性 [1] 。a)数据规模 以河北省高速公路为例,车辆经过收费站的时候,监控系统都要拍照,每张图片大小在 500k左右,每年就会产生上百 T的数据,加上各应用系统、收费系统和视频监控累计的数据达到了PB级以上,并仍然持续增长中。b)数据多样 高速公路的数据种类繁多。有各应用系统产生的结构化数据,收费站出入口抓拍的非结构化数据等。此外,还有地质灾害、服务区数量等各类数据。c)数据价值密度 数据量大,但是有用信息较少。监控系统 24h监控会产生大量的数据,但是有用的数据只有很少的一段时间,通过对异常数据的监测可以分析出路网的异常状况。d)高速性 收费站产生的数据要快速并及时到达结算中心。发生道路突发事件的时候,系统要可以及时获取信息并快速进行有效分析。1.2 大数据分析在高速公路的应用现状随着大数据时代的到来,数据分析的应用已经在高速公路数据的分析中占据了举足轻重的地位,例如在运营管理系统、联网收费分析业务、识别偷逃通行费和冒充绿通行为等方面。通过分析收费数据,对经常计重逃费、绿通车辆违规加大检查力度;也通过车牌抓拍系统,对出入口车牌不一致、经常性超时车辆,查找换卡车辆信息,实现增收。同时也可以通过分析周边区域的经济形势、人口状况、产业结构,年均车流量变化进行流量预测与收入分析 [2] 。随着我国高速公路的快速发展,联网收费系统存储了海量的收费数据,使用数据挖掘这一新兴技术,能够有效地从大量的历史或在线数据中挖掘出隐含的内在关联、模式或趋势。1.3 存在问题现有数据挖掘技术的主要研究单位是和交通行业关系比较紧密的高:脱芯克,而现有的研究成果主要是趋向于对整体架构和一些整体方法的设计。很少有研究人员和单位能够做到充分利用交通

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