大数据背景下高速公路收费系统数据分析

大数据背景下高速公路收费系统数据分析

顾笑

中铁建山东京沪高速公路济乐有限公司山东济南250000

摘要：随着图像、传感技术等新技术在交通领域应用的不断深入，高速公路信息应用技术不断走向纵深。高速公路收费系统建设的现代化发展脚步的加快，加上网络技术、信息技术、自动化控制等多种先进技术的应用，产生了大量的数据。在大数据背景下，能够对高速公路收费系统数据进行高效率的分析处理，对提高收费效率，提高高速公路的服务能力具有积极作用。基于此，本文主要对大数据背景下高速公路收费系统数据进行分析探讨。

关键词：大数据背景；高速公路；收费系统；数据分析

1、前言

我国城市化进程的加快推进了交通事业的突飞猛进，尤其是高速公路的运行量的“倍增式”发展，由此，高速公路收费系统的数据量也出现“爆炸式”增长，引发数据管理难题。在大数据时代背景下，必须将大数据技术与高速公路收费系统嵌合，以推进高速公路收费系统的完善。对“大数据”的分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点，能提高收费效率，增强服务能力，提升管理的前瞻性，保障高速公路的通畅性，同时降低能源消耗，减轻环境污染。

2、高速公路收费系统现状

一是高速公路收费系统类型：收费系统是高速公路收费体系的关键部分，通常情况下，可以将其划分为多种类型，如人工收费、半自动收费等，这种划分依据是自动化程度的差异。

二是高速公路收费系统数据存在的问题：如今在社会经济不断发展过程中，高速公路有着越来越大的车流量和较长的通车里程，那么随之出现了诸多的数据，数据种类、数量都呈跨越式增长的趋势，在较大程度上增加了存储成本、运用成本和查询成本等。很多的信息都可以被领导所获取，但是却不一定能够从这些数据中找到有价值的信息；根据相关的调查研究表明，有超过一半的领导都表示无法对需求的信息进行获取。那么就说明，在如今情况下，需要将大数据给高效利用起来。调查发现，大部分高速公路运营单位依然将收费流水数据作为关注的重点，没有充分分析处理全局数据，存在着诸多的问题；如采用了比较落后的数据处理技术，仅仅是核对总数，出现了问题方进行细化，自动智能分析处理要求无法得到实现。数据没有较好的关联性，没有有机联系结构化数据和非结构化数据，如果有问题，在数据查找方面，花费的人力物力资源较大。数据没有较高的后期应用价值，没有形成数据仓库等。数据分析处理水平需要进一步提升，无法有效的应用数据，数据不能够丢弃，但是数据的应用价值也无法产生。

3、大数据背景下的高速公路收费系统数据

随着图像、传感技术等新技术在交通领域应用的不断深入，高速公路信息应用技术不断走向纵深；再次，歧义路径算法、自由流模型等技术的完善，将在高速公路收费体系中大规模应用。显然可以预见，未来高速公路将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代。更多的传感设备、信息终端接入到网络，由此产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多，都要快。高速公路“大数据”时代的脚步悄然而至。

3.1大数据的概念

首先需要明确的是“大数据”并不是指某一种技术，而是表示一个现象。“大数据”中的“大”首先是指数据体量大，通常指的是规模在10TB左右的大型数据集，实际上，有很多用户将多个数据集集中起来形成的数据量达到了PB级别。其次“大数据”中的大还指的是数据类别大，因为数据来自于多个不同的数据源，随着数据源种类的增加，数据的种类也随之不断增加，并呈现出多种不同的格式。现有的数据种类不仅包括结构化数据，还包括半结构化数据和非结构化数据。结构化信息一直在IT领域中应用并占据着主导地位，是OLTP系统业务开展所需要的关键信息，同时还具有对结构数据库内储存的信息进行查询和排序的功能。半结构化信息包括Email、文字处理文件和大量的网络信息，是以内容为基础，可以用于搜索。非结构化信息在本质上属于位映射数据，数据信息是以多媒体文件的形式或者其它课感知的形式存在。大数据中有很大一部分都属于非结构化数据，因为其规模庞大而且复杂性高，所以对此种数据的分析处理需要更加高级的分析工具。

3.2高速公路收费系统的大数据应用

大数据技术所具有的决策力、洞察力和流程优化能力，势必成为解决高速公路收费系统“短板”的关键技术，尤其是在网络联通、图像和传感技术等广泛运用进而产生海量数据的背景下，最终实现高速公路收费系统的“进化”。

首先是信息数据分析处理上的运用。在高速公路收费系统产生的海量信息中，诸如文档、文本、图片等非结构化数据占到了85%以上，而且，数据的格式也是不一致的，如DOC、XML、JPG、wmv等，如何将这些非结构化数据进行归集、整合，大数据技术提供了便捷。大数据技术的最大优势在于其“信号、数据、信息、决策、行动”的数据分析和转化能力，并最终为领导者的决策提供信息支持。将大数据技术应用于高速公路收费系统中，就可以通过其优质的数据分析技术实现在海量数据中找出一定的模态和规律，为高速公路收费系统的优化和高速公路运营单位经济效益的提高提供决策支持。

其次是数据集成管理上的运用。大数据集成管理技术的主要优势就是能够将来自2个或者多个应用系统的数据按照一定的格式、特点和性质进行储存和集成管理，形成一个反映数据历史变化形态的数据集合，有效地解决了传统高速公路收费系统中衍生的数据冗余问题。此外，在高速公路发展的过程中，联网化是发展的基本要求，而在联网化的过程中，如何对不同格式、不同来源的数据进行集成管理，NoSQL数据库技术提供了完美的解决方案，进而促进数据存储的简单化和灵活性，为高速公路收费系统数据管理的系统化厚实根基。

4、大数据背景下高速公路系统的展望

通过对高速公路运营中心大数据的分析处理，可以提高运营单位数据综合应用水平，不断增强数据的价值，为提高高速公路运营提供可靠的决策数据支持，为“保畅通、促和谐”注入新的活力。大数据背景下的高速公路收费系统数据分析优越性有以下几个方面：

1）提高路况管理的有效性：通过对大数据分析处理，不断优化数据处理模式，构建数据自动分析处理模型，提高数据分析的主动性和预警性。例如分析某段高速公路入站车辆与出站车辆，可以模拟出此段高速公路的车流量，分配等级，如果超出此段高速公路承载数量，则进行重点监控与疏导，避免车辆堵塞，做好预警。高速公路相关部门通过数据分析处理和数据挖掘，可以提前预防堵塞现象，通过收费站的疏导缓解某一阶段的通行压力，保障通畅性。

2）增强数据利用率：通过大数据分析处理，建立数据集市和数据仓库，提高结构化数据和非架构化数据关联度，降低数据应用难度，使运营单位在数据方面的负担转化为资源，为后期数据分析处理和应用提供便利。

3）降低运营成本：在经济成本上，通过大数据分析处理技术，充分挖掘数据的价值，减少维护车辆出行使用费用上的支出；在人力成本上，通过大数据分析处理技术，提升管理水平和服务质量，满足人民群众对高速公路的要求。

5、结语

综上所述，在高速公路车流量不断增加的今天，产生了大量的数据；调查研究发现，如今高速公路运营单位在数据分析处理方面还存在着诸多的问题和不足，无法满足需求，那么我们就需要将最新的大数据分析处理技术给应用过来，把握高速公路收费系统数据分析方向，不断的完善和优化，将数据价值给充分发挥出来。

参考文献

[1]杜玉辉，蒋娇丽.大数据背景：高速公路收费系统数据的现状、分析与展望[J].电脑知识与技术，2012，8（15）：123-125.

[2]伞洪亮.浅谈如何提高高速公路收费系统中大数据量更新的效率[J].电子制作，2013，11：262.