高速公路收費數據處理技術分析

摘要：近幾年來，隨著我國高速公路建設發展腳步的不斷加快，高速公路收費工作也得到了巨大的挑戰，為了能夠將大量的資料有理有序地進行整理和統計，在高速公路收費工作中引進先進技術是不容忽視的。近幾年來，隨著我國科學技術的不斷發展，數據挖掘技術憑借著自身諸多優勢在高速公路收費中得到了廣泛的應用。本文通過對數據挖掘及其應用進行詳細的介紹，并在此基礎上分析其在高速公路收費工作中所起到的積極作用。

關鍵詞：高速公路 收費數據 數據挖掘

目前，隨著我國公路建設等級的不斷提高，收費站的數量也在逐漸增加，傳統的公路收費方式已經無法滿足當下的公路運行需求。因此，如何對大量收費數據進行統計也成為了相關工作人員所面臨的一項重大課題。為了能夠實現數據統計智能化，為高速公路運行提供良好的環境，在高速公路收費工作中大力推行數據挖掘技術是不容忽視的，運用數據挖掘技術軟件實現高速公路的收費工作，不僅能夠解決排隊過長、排隊車輛控制以及收費費率調整等問題，而且還能夠在很大程度上促進車輛運行暢通，為公路的穩定運行提供了重要的技術支持。

1 數據挖掘及其應用

1.1 數據挖掘概述 隨著我國科學技術的不斷發展，越來越多的先進技術被引入到企業的發展中，數據挖掘技術就是其中最常見的一種，數據挖掘技術存在大量數據，在相關企業中可以廣泛應用，數據挖掘技術主要是指從大量的數據中自動搜索隱藏于其中的有著特殊關系性的信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過對相關數據的統計、在線分析處理、機器學習以及專家系統和模式識別等諸多方法來對預定的目標進行充電實現。此外，數據挖掘技術也是一種決策支持過程，通過以上學科的結合將相關數據進行智能化的系統分析，并且根據分析的結果來做出正確的推理，企業的決策人員可以根據以上信息來對企業的發展做出科學的決策工作，以此來達到減少企業運行風險的根本目的。

1.2 數據挖掘的應用領域 隨著我國企業之間競爭力的不斷增加，利用數據挖掘技術來增強企業競爭優勢也成為了企業發展過程中的一項重要工作，也正是如此，數據挖掘社會活動的各個領域中都得到了廣泛的應用。比如說，在體育競技方面。IBM公司所開發的數據挖掘軟件Advanced Scout，由于這種軟件能夠對不同隊員的布陣優缺點進行詳細的分析，從而制定出相應的破解戰術。因此，被美國NBA教練所廣泛應用，截止到目前為止，整個NBA已經有20多個隊伍都在使用。其次，數據挖掘技術在商業銀行中的應用也較為普遍，隨著我國經濟建設的不斷發展，金融行業發展過程中所面臨的壓力也越來越大，為了能夠充分把握企業的發展方向，獲得更高的經濟效益，金融業開始大量的收集相關的數據資料，并且對這些資料進行系統的分析，通過其分析結果，企業可以正確把握現有用戶的信用，同時還能夠對企業未來發展過程中存在的風險進行初步評估。目前，數據挖掘技術的應用并不僅限于國內的商業銀行，其他國家金融行業對數據挖掘技術的應用也較為廣泛，比如說美國Firstar等銀行。此外，隨著我國電信行業發展腳步的不斷加快，數據挖掘技術在電信行業中也得到了廣泛的應用。企業可以利用數據挖掘技術對內部客戶的相關信息，比如說客戶的年齡、職業以及注冊服務等進行系統的統計和分析，從中挖掘出企業的潛在用戶，以此來更好的推廣企業的相關業務，為企業獲取更多的經濟效益。

2 數據挖掘在高速公路收費系統中的應用

近幾年來，隨著我國信息化建設的不斷發展，高速公路收費工作也初步實現了聯網收費，無論是從軟件還是硬件，相對來說都得到了很大的提高。由此可見，隨著我國社會建設腳步的不斷加快，全國聯網將成為必然的發展趨勢，工作中所涉及的數據也會越來越多，數據挖掘技術的應用也將更加深入，其應用主要體現在以下幾個方面：

2.1 對于高速公路車輛通行等數據的數據挖掘 高速公路的建設發展的主要依據就是對過往車輛數據的科學統計和分析，在充分了解公路運行車輛具體情況的基礎上，通過數據挖掘技術建立符合高速公路建設與發展的模式，以此來促進我國高速公路建設的可持續發展。一般來說，對于車輛通行等數據的數據挖掘主要可以分為以下幾個方面的內容：

首先，數據挖掘技術可以通過對全省各個收費站車輛的歷史數據中所包含的車輛通過的相關信息進行分析，比如說車輛的類型、出入時間以及相關的路段等；工作人員可以根據其分析結果從多個角度對全省高速工作的運行情況進行全面掌握，并且以此為根據，對車輛流動的具體信息進行整體分析，總結出一定的規律，從而為今后高速公路收費系統的升級提供必要的技術支持。其次，數據挖掘技術的應用還體現在對以往年份的收費數據分析上，隨著我國經濟社會體制的不斷變化，高速公路的收費數據也隨之發生了一定的變化，在經濟體制的影響下，收費數據與經濟指標的關聯也越來越明顯，同時還建立起了相應的數學模型，利用數學模型，不僅能夠對今后高速公路聯網收費情況進行初步估算，而且還能夠在一定程度上幫助高速公路管理人員提供一定的決策參考依據。此外，數據挖掘技術還可以通過對指定區域的相關車流量數據的分析，加上對該路段維護費用以及頻率的相關數據進行整理，從而建立相應的數學模型，為營運公司費率的動態改變提供決策依據，與此同時，從根本上盡可能將高速公路的運營維護費用降低。除此之外，數據挖掘技術還能夠通過時段、交通量以及氣象信息、道路建設等相關信息的分析，做到在突發事件第一時間為疏散人員、疏導交通的制定提供有力的支持。挖掘出道路安全的相關安全規則，從而在符合相應規則時能對高速公路的使用者提出告警信息，從而減少交通事故的發生。

2.2 數據挖掘在公路收費會計核算方面的應用 會計核算在我國諸多記賬、算賬以及報賬的工作方面都占據著重要的位置，在高速公路收費工作中也是必不可少的，合理組織會計核算形式是做好會計工作的一個重要條件，不僅能夠保證會計工作質量，而且還能夠從根本上提高會計工作效率，滿足企業對會計核算工作方面的實際需求。為了能夠對會計核算形式進行合理組織，將數據挖掘技術應用到會計核算工作中是不容忽視的，數據挖掘技術不僅能夠為會計核算提供豐富準確的數據資料，而且還能夠將豐富的數據資料進行合理的分析，給會計核算工作的展開提供了充足的依據。

2.3 數據挖掘在高速公路資產管理方面的應用 所謂公路資產管理，就是對公路路界范圍內的所有有形和無形資產的全過程管理，其管理的主要目標是采用科學合理的管理方式來實現對公路資產的保護、保障交通安全以及服務公眾需求等。而收費管理則是資產管理方面的一項重要內容，然而從我國目前高速公路資產管理的工作現狀來看，還存在網絡利用率不高、監控系統存在“盲點”以及系統之間比較獨立，導致相關數據無法共享等問題。數據挖掘技術的加入，不僅在一定程度上實現了監控的實時化，而且還實現了收費管理自動化、全面化和便攜化，信息化本身具有的虛擬性、規范性和透明性能夠突破公路實體管理層面根深蒂固的體制癥結，從而確保收費數據統計的系統性和科學性。

3 結語

綜上所述，隨著計算機技術的不斷發展以及高等級公路建設的不斷增加，對公路收費工作的要求也必然會越來越高。就我國目前所實行的高速公路收費系統來看，管理水平還比較原始，手段也相對來說比較單一，在相關的決策上也基本靠經驗來進行估算，缺乏科學的決策系統。在這種情況下，采取科學的方式對高速公路系統進行有效管理是不容忽視的。通過閱讀文章可知，數據挖掘技術的應用將會使高速公路的管理得到一定程度的提升，同時，還能夠創造可觀的經濟效益，對我國今后高速公路信息化建設起到了很大的推動作用。

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