数据挖掘在高速公路联网收费中的应用

数据挖掘在高速公路联网收费中的应用

曹丽娟 赛晓波

云南云通数联科技有限公司    云南省昆明市   650500

摘要：我国的高速公路系统经过多年的发展取得了巨大的成功，在交通领域中发挥着极其重要的作用。高速公路的建设不仅方便了人们的出行，也为我国的经济发展提供了强大支持，为国家的繁荣做出了重要贡献。随着高速公路收费系统的不断完善和先进技术的应用，各类数据信息被收集并储存起来。利用大数据技术对这些数据进行分析，能够提高收费站的效率和准确性，进一步促进高速公路系统的发展和运营。

关键词：数据挖掘；高速公路；联网收费；应用；

引言

目前，我国高速公路网络已编织起覆盖全国城市的庞大交通网络，实现了最初的广泛联接，然而，这一成就也对高速公路联网收费系统的运行提出了严峻挑战，它每日需处理海量的数据洪流。我国的高速公路收费体系，在长时间的实践中积累了丰富的数据宝库，涵盖了车辆的频繁流动，还包括各类操作人员的详细记录。如何从这些看似平凡的数据海洋中，挖掘出蕴含的潜在价值，获取那些日常工作难以触及的洞察、知识或数据，并将这些知识转化为实际工作中的力量，以提升高速公路管理部门的运营效率，优化管理体系和管理模式，已成为他们亟待解决的课题。而数据挖掘技术的引入，无疑为这一难题提供了强大的解决方案，它能揭示隐藏在数据背后的深层智慧，为改进决策提供关键支持。

1.数据挖掘意义

数据挖掘和分析的基础是建立数据仓库，并提供相应的数据挖掘工具。在庞大的数据库中，我们可以通过数据挖掘技术找出隐藏的有价值事件，并加以分析，从而获取有意义的信息。这些信息可以帮助管理者归纳出有用的结构，并作为决策的依据。数据挖掘分析就是从大量的、不完整的、嘈杂的、模糊的、随机的数据中提取潜在有用的信息和知识的过程。中国高速公路联网收费系统包含丰富的数据资源。然而，单凭抽象的原始数据往往只能获取表面上的统计学意义上的信息。事实上，在海量的原始数据中蕴藏着丰富的内在关系和隐含信息。因此，利用先进的技术进行数据挖掘分析对于高速公路联网收费系统具有重要意义。通过对这些数据进行挖掘和分析，我们可以发现新的规律和趋势，进而为管理者提供更好的决策支持。

2.大数据挖掘下工程项目管理当中的基本难点

2.1信息数据的收集以及处理

立足于现实的工程项目管理场景，大数据环境揭示了海量且错综复杂的数据信息现状。如果无法对这些关键信息进行精确且即时的处理，可能会显著削弱建筑工程项目管理的整体效能。首先，若未能全面分析相关信息，可能导致制定的工程方案偏离市场需求，进而影响产品的市场销售表现，阻碍企业经济效益的提升。其次，数据信息判断的失误可能在后续的企业运营和管理中引发负面效应，致使企业遭受经济损失。

2.2市场经济大环境的整体影响

随着改革开放步伐的加快，我国市场经济迎来了快速发展的机遇与挑战并存。市场经济背景下，企业面临外部经济环境挑战，任何微小变动都可能引发巨大冲击。全球经济一体化使得企业承受来自全球的竞争压力，2008年次贷危机给我国中小企业带来沉重打击就是明证。因此，企业须提高对市场环境变化的敏感度，建立完善的管理体系，以增强工程施工效率、质量控制和整体成本管理能力。同时，数据信息处理与收集要立足于市场环境，为工程项目管理提供有效支持。

3.数据挖掘实现步骤

数据挖掘并非一蹴而就的过程，它涉及一系列精心设计的步骤，每个环节都对最终成果产生深远影响。对于高速公路收费系统的数据挖掘而言，每个步骤的重要性不容忽视，任何疏忽都可能动摇最终洞察的精确性。首先，确立清晰的业务导向至关重要，这包括深入理解待挖掘的数据类型和实际业务挑战，通过提问明确挖掘目标的边界。进入实质阶段，数据预处理是关键步骤。从原始数据中提取有价值的子集，如果现有的数据库结构已满足数据挖掘需求，可以直接作为挖掘库使用。然而，通常情况下，需要对收集到的数据进行精细化整理，处理缺失值和复杂的数据结构，确保数据的准确性和一致性。这包括数据清洗、简化描述，以及选择或调整有利于挖掘的变量。模型构建阶段是基于对目标的深入理解和数据特性来挑选合适的模型。这一环节要求精确匹配数据特性和挖掘目标，以构建最有效的模型。最后，在评价和解释阶段，对挖掘结果的质量进行评估，选择最佳模型并将其付诸实践。同时，对挖掘出的信息进行专业解读，确保其价值和实用性被充分理解和利用。每一个步骤都是整个数据挖掘流程中不可或缺的一环，共同塑造了最终的分析结果。

4.数据挖掘在高速公路收费系统中的应用

4.1对于高速公路车辆通行等数据的数据挖掘

深入探究高速公路的交通流动数据可揭示丰富的附加信息，有助于提升公路收费服务的效率。通过对各收费站记录的车辆流量数据进行详细考察，特别是时间、路线和进出站口等参数，可精确掌握交通流量的动态。进一步地，通过多维度研究国家公路网络、特定路段、收费区等元素，能定位车辆分布及不同时间点的路况。这些洞察对于预测和提升高速公路及收费系统的未来效能至关重要，为企业规划长远发展提供了有力依据。同时，结合收费站周边的气候条件和道路建设的原始设计参数，进行综合分析，能揭示保障道路安全所需的规范，确保始终遵守，以预防潜在的安全事故。通过这种方式，我们可以预见并预防可能的问题，从而维护高速公路的安全运行。

4.2对于高速公路人员及管理的数据挖掘

利用数据挖掘技术对高速公路收费工作人员和管理人员的日常工作进行深入分析，结合车辆信息构建分析模型，防范可能存在的欺诈行为，提升收费监控智能化水平，提高监控工作质量。通过了解工作人员的工作时间、车辆种类和周围环境气候等数据，建立数学模型进行综合分析，降低工作人员出现问题的概率，有效提升其工作效率。这种方法不仅可以提高监控工作的智能性，还可增强对收费工作人员的评估和监管，进一步优化收费管理流程。

4.3对于高速公路用户的数据挖掘

在每天的高速公路上，我们可以看到各种各样的车辆和他们的驾驶者。通过收集这些高速公路用户的信息并进行数据分析，能够帮助了解不同车辆的特点和行驶习惯。这样，管理单位和工作人员就能更好地了解用户需求，提供更好的服务。随着电子不停车收费系统的推广，高速公路收费也逐渐实现了无现金支付。通过挖掘经过高速公路的车辆信息，可以更好地识别用户，并推广更多的支付卡。这将促进电子不停车收费系统在高速公路收费中的发展，提高用户体验，提升服务效率。

5.结束语

总的来说，联网收费数据库是一个非常有价值的资源，我们需要深入挖掘其中的信息。通过完善监测统计样本，拓宽分析视角，选择特征参数和所需数据样本，利用车道收费流水数据进行车辆行为分析，可以通过聚类分析、关联分析、异常分析和对比分析，来自动识别疑似逃费车辆。通过挖掘更多的逃费异常数据，可以有效识别出偷逃漏费车辆和收费员的异常行为，从而防止内外勾结行为的扩散，更好地服务于收费稽查工作。

参考文献

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