劉家孜 禤兆堂
貴州高速公路集團有限公司聯網收費管理中心
高速公路收費系統中數據挖掘的應用探討
劉家孜 禤兆堂
貴州高速公路集團有限公司聯網收費管理中心
運輸業隨著社會經濟的進步不斷的提速,2014年底貴州高速公路總里程達到4000km,2015年建設里程突破5000km,路網有序而繁雜,數據信息量較大,且參與建設和營運的業主較多。高速公路收費系統作為一種提供高速公路收費站管理的系統,其包含的內容十分豐富復雜,具體有員工的個人信息管理、車輛信息、信息查詢以及收費站系統等,這都是一些動態信息,其復雜性是不言而喻的,因此,如何對這些動態數據進行進一步的分解,并將其方便運用于實際工作中,從而達到提升工作效率的效果是急需解決的一個問題。而數據挖掘技術作為一種有效的處理技術恰恰能夠為我們提供一些有效的手段來解決這些問題。
高速公路;數據處理技術;數據挖掘;應用
現代社會是計算機技術使其實現了信息化,同時發展速度很快。高速公路的復雜局面使得信息也越來越復雜,所以信息管理也越來越信息化,信息化建設在各省級高速公路上都有很明顯的表現,并且不斷加強,所使用的硬件設備也是專用服務器。但是不足的是這些硬件設備管理水平還處于一個最初的水平狀態,其管理手段也是相對比較單一的。目前高速公路系統中的信息大都是對原始數據的簡單統計,主要靠的還是個人經驗進行的估算,這也必然存在一些弊端。因此,高速公路的各層管理者都希望能夠有一些提高管理水平和服務質量的有效的幫助。目前,高速公路管理部門面臨的一個難題就是如何有效管理日益擴大的高速公路系統,并且可以提出有效的決策。如果我們可以將數據挖掘技術有效應用到高速公路的管理和決策上,就會提高高速公路的管理效率,使其成為一個可以為建設中提供決策的有效系統。一旦使用這種技術,所帶來的效益也是可觀的。這就意味著不僅對提高高速公路的管理水平和服務質量有很大的促進作用,還對社會有一定的益處。更重要的是可以創造很好的經濟效益,并且促進高速公路信息化建設的快速發展
[1]。
2.1 數據挖掘技術
所謂數據挖掘就是從大量且不完全、模糊、隨機的數據中提取一些潛在且有用的信息、知識的過程。數據挖掘在不同的領域有不同的稱謂。數據挖掘是一門涵蓋了數據統計、數據庫、等知識和許多過程的復雜學科,但就其使用作用來說還是十分可觀的。數據挖掘技術目前已在多個領域得到了發展,使用越來越廣泛。
一是在商業銀行中。現在是全球化經濟時代,不管是國外還是國內金融業的發展也是很迅速的。在金融業中數據挖掘技術的應用越來越廣泛,主要運用這種技術對所收集來的數據進行分析,從而對客戶的信用以及風險進行初步的評估,再通過一定的商業策略吸引客戶。數據挖掘技術在美國Firstar等銀行廣泛使用,并運用這種工具對客戶的相關信息進行分類,最終決定在什么時候給什么類型的客戶提供具體的哪種服務。
二是在體育競技中。IBM公司開發的一種名為Advanced Scout的數據挖掘軟件。目前在美國大約有20個隊得到了廣泛的使用。這種軟件在體育競技中,主要是通過分析每個隊員的優缺點,來確定如何布陣從而制定相克戰術。
三是在電信行業中。數據挖掘技術通過對保存的客戶信息各方面信息的詳細統計,以及對信息的詳細分析,從而可以對潛在的流失客戶進行具體的分類,經過這樣的處理,不但有利于加強客戶的管理工作,并且有助于業務的推廣[2]。
2.2 數據挖掘技術的應用
目前,數據挖掘這種技術在社會上的各個領域得到了廣泛應用,同時也獲得了很好的成效。本文主要以數據挖掘技術在高速公路收費系統的應用、在高速公路車輛統計中的應用、在高速公路工作人員管理方面的應用以及高速公路用戶方面的應用幾個方面進行闡述。具體如下:
2.2.1 數據挖掘技術在高速公路收費系統中的具體應用分析
現代社會是一個信息化高速發展的社會,地球就像一個網狀的球體,相互交織,相互聯系。在高速公路收費方面,我們國家基本實現了各個省份的聯網收費。伴隨著信息化的快速發展,高速公路的機電建設信息化也得到很大程度上的提高。這主要表現在硬件和軟件方面的大量投資上。硬件和軟件方面全都采用了專業化的機器設備并使用了高效的軟件。有一個現實的例子就是:江西省高速公路聯網中心采用先進的軟硬件設備,這些軟硬件為數據的存儲與處理提供了最基本的基礎。省級聯網已經不是個例,而是越來越普及化。區域化已經成為當今信息發展的必然趨勢,最終將實現全國聯網,同時數據規模也會迅速增長,所呈現的信息也會以最快的速度增長,與此同時,數據挖掘技術的應用也會隨之越來越深入。
2.2.2 數據挖掘技術在高速公路車輛統計的應用分析
數據挖掘對高速公路歷史過往的的車輛進行詳細的信息分析,并將有用的數據和模式找出來,這樣便為調整高速公路的建設、出口的設置和通行費率提供了有效的決策依據。主要分為以下幾點:
一是對通過全省各收費站車輛的歷史數據分析,從而分辨出出車流的特征,最終為道路、收費系統的升級改造提供重要的決策。二是對以往年份的收費數據分析,可以對聯網收費情況進行估算,從而為運營公司提供了相對有效的預測。三是對指定區域分析,為運營公司提供動態信息變化的決策依據,從而降低運營維護費用。四是對時段、交通量的分析,從而為突發事件提供有力的支持。五是另外還有氣象信息、通行記錄方面的分析等等。
2.2.3 數據挖掘技術在高速公路工作人員管理方面的應用分析
數據挖掘在高速公路工作人員管理方面的應用主要有兩個方面:一是對各級操作人員的操作日志的分析,從而可以防止收費員作弊。另一個方面就是對收費員操作的相關信息進行分析。從而減少操作員的操作失誤,提高其業務水平。
2.2.4 數據挖掘技術在高速公路用戶方面的應用分析
每天高速公路上的車流量都是非常大的,通過運用數據挖掘技術對這些信息進行分類,可以對對高速公路的用戶有更加直觀、清晰的了解,從而挖掘潛在用戶。數據挖掘技術可以有效推進對高速公路支付卡的發展,極大促進了其迅速發展。
綜上所述,既然現代社會是一個信息化的時代,我們就應該研究出更多更有效的信息處理技術來適應日益發展的社會從而促進我們國家經濟的健康快速發展。盡管有些技術難免會有一些瑕疵,但是總體上來說都是很大程度上有利于信息化。數據挖掘技術作為一種先進的信息處理技術,自身具備很多的優點和長處,只要將數據挖掘技術用在適當的地方,相信一定會創造出很大的價值。數據挖掘技術在高速公路收費系統中數據應用只是它的一個領域,只有將技術提升,我國的經濟才能更好更快發展。
[1]劉圣卿,游勝玉.數據挖掘在高速公路收費系統中的應用探討[J].科技廣場,2010,03:174-176.
[2]張云霞.數據挖掘在高速公路聯網收費系統中的應用[J].公路交通科技,2006,08:171-173.