大數據驅動下的交通基礎設施管理與養護維護方法研究

李彥婷 王興舉 張伊寧 閆澤楠

摘要 隨著交通基礎設施的迅速建設和城市人口的進一步增多，交通基礎設施的使用頻率也隨之增高，傳統的交通基礎設施養護維護速度遠低于交通基礎設施的損壞速度。文章通過采集多渠道交通基礎設施大數據，建立了基于GIS的三維城市交通基礎設施數據庫，運用大數據與云計算技術將多源數據融合，使海量的交通基礎設施數據信息更加高效、準確地被表現，最終使用AHP方法建立維護順序模型，確定優先進行養護、維護的交通基礎設施。

關鍵詞 交通基礎設施；GIS；大數據；云計算；層次分析法

中圖分類號 U495文獻標識碼 A文章編號 2096-8949（2023）11-0008-03

0 引言

“十四五”現代綜合交通運輸體系發展規劃對基礎設施養護方面明確指出要建立自動化、信息化的科學養護維護技術體系[1]。隨著城市化進程的加快，城市交通基礎設施日益增加，同時城市交通基礎設施與城市居民日常生活的聯系也日益密切。城市道路路面破損、路燈故障、交通信號燈故障、隔離防護欄破損、交通標志標線缺失等問題都會影響城市居民的日常出行，所以城市交通基礎設施的維護顯得尤為重要，交通基礎設施如何管理的問題亟待解決。目前，如何有效管理和充分利用大量的交通基礎設施數據，是實現交通基礎設施科學管理與維護的關鍵。通過對大數據、云計算技術的充分運用建立交通基礎設施大數據體系，為交通基礎設施的管理與養護維護提供數據和技術的支持，也為實現交通基礎設施科學管理與決策提供可行性的方法。

1 交通基礎設施管理與養護維護方法概況

我國已建成規模龐大且復雜的城市交通基礎設施系統，無論在一線城市還是地方城鎮，都面臨城市交通基礎設施的養護維護資金短缺以及交通基礎設施損壞日益嚴重的問題。考慮到城市交通基礎設施養護維護資源的限制，以及封閉施工時對城市交通造成的影響，所以，當城市交通基礎設施損壞時需要考慮在有限的資源下養護維護哪一個交通基礎設施可以獲得更大收益[2]。現有的傳統城市交通基礎設施養護維護方法多偏重于損壞嚴重至無法使用時才進行養護維護，難以適應當前城市交通基礎設施維護的需要；如要維修需要的時間比較長，易造成交通擁堵問題；交通基礎設施的維護常常滯后于設施破損的速度。同時，我國進行交通基礎設施管理的手段還比較匱乏，并沒有建立統一的交通基礎設施管理信息系統，也沒有建立綜合的交通基礎設施維護體系。大數據技術不僅表現為數據量大和數據規模廣，還表現為用于收集數據的工具、平臺和數據分析系統的復雜多樣，其技術系統或架構能夠快速獲取、發現和分析大量數據，并通過有效的方法提取數據價值[3]。現階段的交通基礎設施狀況調查并不是實時的，輕微損壞時并未注意，直到完全破壞時已造成極大的經濟損失。傳統的交通基礎設施的維護沒有一個穩定的系統和廣泛的渠道進行城市交通基礎設施的信息數據的收集、存儲、分析、處理和維護順序的排序。綜上所述，該文提出了大數據驅動下的交通基礎設施管理與養護維護方法，有助于交通基礎設施管理部門進行綜合管理。

2 交通基礎設施大數據體系的建立

2.1 交通基礎設施數據的采集

交通基礎設施的數據的采集手段主要分為3大類：檢測設備采集、人工采集、網絡數據的獲取[4]。

檢測設備采集主要包括道路上的各種檢測器，比如設置在道路上的雷達檢測器、線圈檢測器、高清攝像系統等等，另外還有以車為載體的數據收集器，比如安裝在車輛上的車載GPS、車載智能終端、車載線圈等等設備。

人工采集主要是針對某些檢測設備不能獲取數據的情況，比如檢測設備無法涉及或達到的區域中的交通基礎設施。

網絡數據的獲取是面向范圍最廣的數據采集手段，主要包括城市居民的手機終端上傳的數據以及網絡中相關的信息資源數據等，使大眾均成為交通基礎設施數據收集的載體。網絡數據的獲取可成為交通基礎設施狀況數據實時更新的有力保障。

2.2 交通基礎設施數據庫的建設

隨著科學技術的發展，地理信息系統（Geographic Information System，簡稱GIS）也進一步引入到交通基礎設施時空管理中。運用GIS技術將采集到的交通基礎設施數據數字化和可視化，對相應的數據進行空間處理和空間分析，分析采集到的數據之間的內在聯系，進一步建立基于GIS的三維城市交通基礎設施數據庫。交通基礎設施數據庫分類如圖1所示，數據類型則包括地理信息數據和設施屬性數據，其中地理信息數據提供交通基礎設施的經度、緯度等具體地理位置；設施屬性數據提供交通基礎設施的長度、寬度、高度及完好程度等。

2.3 基于大數據的交通基礎設施云計算平臺的建設

云計算平臺承擔了數據挖掘、分析和處理的功能。以交通基礎設施管理系統自身各項數據為主，建立數據集成和分析處理平臺，從數據存儲的數據架構、數據分析處理技術和應用架構方面考慮大數據的抽取與集成、分析、展現等，使大數據集成和分析的云計算平臺高效地運行。將收集來的數據進行實時存儲并處理，后端通過智能化分析平臺分析交通基礎設施狀態，比如具體為哪一個交通基礎設施，交通基礎設施的損壞情況等信息，為交通基礎設施管理提供大量的數據支持和快速分析，為之后確定交通基礎設施的維護順序提供了數據來源。

3 基于AHP方法的交通基礎設施養護維護順序模型

3.1 層次分析法原理

層次分析法（Analytic Hierarchy Process，簡稱AHP）是通過對定性指標模糊量化計算各個層次指標的權重排序的一種決策方法，它將單個目標逐步分解為多個目標以解決復雜的多目標決策問題[5]。其基本原理為首先將決策總目標分為若干層子目標，之后將每一層的子目標根據其上一層的目標準則進行兩列判斷，進而計算出各層次目標的權重，之后根據權重的大小確定相應的最優方案。城市交通基礎設施維護引入層次分析法，從基于大數據的交通基礎設施云計算平臺得到的交通基礎設施損壞程度的數據進行層次分析運算，比較損壞的交通基礎設施的重要性，并且根據比較出來的權重安排交通基礎設施維護順序，某一損壞的交通基礎設施的權重越高越先進行維護。

3.2 基于AHP方法的交通基礎設施養護維護順序模型構建

基于AHP方法的養護維護順序模型的層次劃分及各影響因素的選擇需根據具體情況而決定，一般情況下包括目標層、準則層、子準則層和方案層。針對城市交通基礎設施維護，將交通基礎設施最先維護定為目標層，將工程指標、經濟指標、道路指標、對環境的影響這4個指標作為準則層，將線路長度、維護所需材料、維護時的土地占用量、維護造價、盈利能力、所處路段重要性、路網的連通程度這7個指標作為子準則層，將最先維護ui（其中i=1，2，3，……，m，m為基于大數據的交通基礎設施云計算平臺中計算得出的需要維護的交通基礎設施個數）作為方案層。

基于AHP方法的養護維護順序模型的判斷矩陣構建是根據美國運籌學家薩蒂的方法，采用1～9比例標度來表示其重要性，如表1所示。其中，若元素i與元素j比較得到ai， j，則元素j與元素i比較判斷則為。

基于AHP方法的養護維護順序模型，根據構造出的判斷矩陣，采用方根法求解基于AHP方法的養護維護順序模型的判斷矩陣的最大特征值和特征向量，方法如下：

式中，A——基于AHP方法的養護維護順序模型的判斷矩陣；W——基于AHP方法的養護維護順序模型判斷矩陣A的最大特征值的特征向量，W=（W1，W2，……，Wn）T，之后對W進行歸一化處理即可得到權向量；λmax——基于AHP方法的養護維護順序模型判斷矩陣A的最大特征值。

根據基于AHP方法的養護維護順序模型的判斷矩陣A計算出的權重向量，進行一致性檢驗。一致性檢驗室要求基于AHP方法的養護維護順序模型的判斷矩陣A具有一致性或偏離一致性的程度不能太大，否則計算出的權重并不能反映各因素之間的重要性程度。基于AHP方法的養護維護順序模型的判斷矩陣A一致性檢驗方法如下：

（1）基于AHP方法的養護維護順序模型的一致性指標：

式中，n——基于AHP方法的養護維護順序模型的判斷矩陣A的階數。

（2）基于AHP方法的養護維護順序模型的隨機一致性指標：

式中，CI——基于AHP方法的養護維護順序模型的一致性指標；RI——基于AHP方法的養護維護順序模型的平均隨機一致性指標。

基于AHP方法的養護維護順序模型的判斷矩陣A的一致性檢驗標準為當隨機一致性指標CR<0.1時，一般認為基于AHP方法的養護維護順序模型的判斷矩陣A的一致性可以接受，這時可使用利用基于AHP方法的養護維護順序模型求權重；若不滿足條件，則應該重新調整判斷矩陣A，使之滿足條件。

3.3 基于AHP方法的交通基礎設施養護維護方案的確定

在確定交通基礎設施最先維護方案時，需要計算目標層（交通基礎設施最先維護）與準則層（工程指標、經濟指標、道路指標、對環境的影響）以及子準則層（線路長度、維護所需材料、維護時的土地占用量、維護造價、盈利能力、所處路段重要性、路網的連通程度）之間的相對重要權重，進而確定所有需要養護維護的交通基礎設施在基于AHP方法的交通基礎設施養護維護方案中的總排序，其確定總排序具體步驟如下：

（1）確定基于AHP方法的交通基礎設施養護維護方案的權重指標的層次組合。為得到各層次結構中的指標相對于總目標層的組合權重，首先由判斷矩陣A導出各個層次指標之間的相對重要性權重，以及在各個指標下各個交通基礎設施養護維護方案的排序權重，之后將這些指標權重進行適當組合。設分層目標指標共k個，其中第i個指標（i=1，2，3，……，m）的權重為Wi， j（其中j為該層指標所處層數），則上層支配i指標的分類指標權重為Wi， j?1，則指標i的組合權重如公式（4）所示：

（2）交通基礎設施維護方案總排序。設有m個備選方案（即為基于大數據的交通基礎設施云計算平臺中計算得出的需要維護的交通基礎設施個數），在基于AHP方法的交通基礎設施養護維護評價指標體系下的排序權重計算如公式（5）所示：

式中，Wi——細目指標i的組合權重；——在細目指標i下，第l個方案的排序權重，l=1，2，……，m；——方案l在所擬定的評比指標體系下的總排序權重。

根據各交通基礎設施維護方案總排序權重的大小，進行從大到小的養護維護方案排序，則可得到這m個損壞的交通基礎設施的維護順序，首先養護維護排在前面的交通基礎設施。

4 結論

運用大數據驅動下的交通基礎設施管理與養護維護方法，可以在一定程度上改善傳統交通基礎設施管理與維護方面的不足。通過檢測設備、人工以及網絡數據進行大數據采集，建立了基于GIS的三維城市交通基礎設施數據庫，使城市內的交通基礎設施便于查閱和管理；運用大數據與云計算技術將多源數據進行挖掘、分析和處理，使海量的交通基礎設施信息更加高效準確地被表現，同時處理過的數據為后續對損壞的交通基礎設施的維護優先級計算提供有力的數據支持；建立基于AHP方法的交通基礎設施養護維護順序模型的評價指標和判斷矩陣，并進行一致性檢驗，最終得到權重確定對城市交通基礎設施的維護順序，可以改善單憑維修人員主觀判斷進行設施維護這一缺點，為今后的城市交通基礎設施維護決策者提供了一定的參考，具有一定的應用價值。

參考文獻

[1]國務院關于印發“十四五”現代綜合交通運輸體系發展規劃的通知（國發[2021]27號）[J]. 中華人民共和國國務院公報， 2022（4）： 8-28.

[2]王春暉， 曾勝男. 交通資產管理的形成與發展綜述[J]. 交通工程， 2007（5）： 44-48.

[3]韓仲奇. 大數據在公路基礎設施全壽命周期管理中的應用探討[J]. 公路交通科技（應用技術版）， 2017（8）： 293-295.

[4]尹萬杰， 申明亮， 溫雙銀. 基于無人機技術的交通數據采集[J]. 黑龍江交通科技， 2022（9）： 152-155.

[5]薩蒂. 層次分析法——層次分析法在資源分配、管理和沖突分析中的應用[M]. 北京：煤炭工業出版社， 1988.