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高速公路逃费稽查工作中大数据技术应用研究摘要：随着城市化建设步伐日渐加快，高速公路通车历程大幅度延长，车流量也大幅度增加，极大地促进我国国民经济持续发展，成为繁荣区域经济的重要途径。
随之，在高速公路运行过程中，做好逃费稽查工作至关重要。
因此，本文作者站在客观的角度，从不同角度入手客观阐述了高速公路逃费稽查工作中大数据技术的具体化应用。
关键词：高速公路；逃费稽查工作；大数据技术；应用一、分析挖掘海量数据在开展高速公路逃费稽查工作方面，相关人员可以优化利用大数据技术，全方位有效监督高速公路，避免出现各种逃费现象。
在应用大数据技术中，相关人员需要先进行海量设局分析挖掘，采用适宜的段路服务器，将该区域各站所、车道数据汇集在一起，进行必要的计算，获取高速公路运行中各类违章逃费车辆的情况。
具体来说，在高速公路联网收费作用下，通行卡已成为征收通行费的一种关键性凭证，也就是说，各通行卡入口信息要有对应的出口信息。
一旦高速公路运行中出现逃费现象，买卡弃卡逃费、施工开口逃费等，都会导致通行卡信息无法正常匹配，在大数据技术作用下，可以逐一排查存在的各类逃费现象。
在此过程中，相关人员可以在沉寂卡聚类分析作用下，迅速匹配入口以及出口方面的信息数据，避免某些车户将通行卡内容修改掉，逃脱通行费。
此外，还可以分析绿通车行为规律、全挂货车行为规律、途载分析等，对交叉车进行模糊匹配。
以“载途分析”分析为例，通常情况下，在车辆逃费方面，大型货车逃费居多，常出现“长途空载、短途重载”现象，可以借助大数据信息系统，进行必要的载途分析，依次排查逃费车辆信息，比如，换卡、盘货。
以“交叉车牌模糊匹配”为例，在高速公路逃费稽查过程中，相关人员可以借助大数据技术，仔细查看出入口车牌是否一致，这是当下对高速公路进行逃费稽查的关键性举措，全面、客观分析一系列通行信息数据，尤其是较为特殊的通行记录，看其和出入口车牌信息是否一致，如果不一致，则说明通行的车辆极易有可能存在换卡逃费问题。
交通科技与管理7智慧交通与信息技术0 引言 当前，高速公路已经成为人们美好出行不可缺少的部分。
高速公路的规模越来越大，它能够为人们的出行带来更多的便利。
为了更好地对高速公路进行科学管理，就必须运用现代科学技术，将大数据技术融合进高速公路的收费管理当中，能够促进各项工作的顺利开展。
在高速公路的管理工作当中，将大数据技术的功能发挥到最大，有效提高高速公路的工程运行效率，使我国的交通事业更好的发展。
大数据技术能够在高速公路的收费管理当中有效地进行数据的收集、分析和管理，能够帮助工作人员更好地进行路网监测，为高速公路的收费管理提供有效的数据支撑，以保障高速公路管理工作的有效性，提高高速公路运行的效率。
1 高速公路大数据应用的必要性 大数据又被称为巨量资料，是需要利用新型的处理模式才能够具有更强的决策力、洞察力以及流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据技术就是指利用现代的科学技术，将大量的数据进行有效采集、分析和处理。
大数据拥有五大特点，分别是大量、高速、多样、价值密度、真实性较强。
在高速公路管理当中，应用大数据技术，能够有效地对数据进行收集和管理，能够帮助工作人员监测高速公路收费状况，减少漏收费或收错费的情况[1]。
现代高速公路大数据化建设已经成为高速公路建设的重要内容，高速公路大数据拥有着变化多样、规模较大、价值密度低以及快速性等特点。
2 高速公路大数据应用发展 随着我国社会的发展，大数据技术在不断发展的过程当中被应用到了各种领域。
高速公路收费管理中运用大数据进行数据分析是一种有效提高管理工作的方式，从当前情况来看，大数据分析的应用已经成为了高速公路管理工作当中重要的内容。
大数据分析能够在高速公路数据分析当中识别逃费漏费，能够达到及时的结算效果，并24小时进行监控。
利用大数据技术能够有效地提高高速公路收费管理工作效率，通过监控系统能够抓拍过往的车辆车牌，及时发现高速公路出入口位置有异常的车辆，是一种有效的监测方法[2]。
高速公路收费站稽核打逃系统建设方案2021年6月一、项目背景按照交通运输部《取消高速公路省界收费站总体技术方案》部署，要求利用高速公路电子不停车收费（ETC）、辅以车牌图像识别、精准路径识别等技术路径，采用门架分段式计费，替代人工收费的方式，提高车辆通行效率，加快推进省界收费站撤销。
撤站实现开放式的收费模式后，一些深层次挑战随之而来，尤为突出的是路网服务从省域路网扩大到全国一张网，收费稽核和追缴难度变大，在现有门架系统中，RSU和牌识系统采集车辆信息维度有限，部分不法分子利用车牌不符、车型不符等方式进行舞弊逃费，此外部分RSU交易失败导致无法按照实际里程收费，造成通行费流失，主要问题集中如下：（1）存在部分利用假车牌或非本车OBU，以大套小、降档收费达到逃费目的；（2）屏蔽、破坏OBU、CPC卡造成路径记录不全；（3）通过倒卡、换卡方式，跑长买短达到逃费目的；（4）利用自动栏杆漏洞，小型客车跟车逃费，后车跟随闯卡逃费；（5）货运车辆组队闯卡逃费，多辆大型车组队闯卡；目前收费稽核主要以人工为主，缺乏先进技术手段，结合以上问题，采用信息化手段，建立高速公路站级收费稽核系统，实现车辆多维度信息采集，综合分析，为稽核部分提供相应技术支撑，已成为当前重要任务。
二、项目必要性根据河南省交通运输厅五大发展理念“创新、协调、绿色、开放、共享”工作要求，以及智慧高速引领需求，研究新的稽核手段，共同探讨如何利用大数据、智能设备以及新的信息技术研究一套新的追逃、治逃手段，弥补现有稽核手段的单一性、不全面行的稽核短板，强化稽核人员的自身素质，通过有效的共享机制，及时锁定稽核重点车辆，通过相关数据辅助排查，做到重点车牌、重点监控、及时提醒、重点跟踪，做到逃无可逃的一张网模式。
通过建设高速公路大数据收费稽核系统，加强高速公路逃费稽核威慑，依托交易、视频和路线等数据，提高稽核效率，减少逃费车辆，保证高速公路安全、高效畅通，已成为当前重要工作。
大数据在高速公路收费稽核中的应用摘要：随着互联网和智能技术的快速发展，大数据在各行各业中的应用越来越广泛。
高速公路收费稽核作为交通管理和资金监管的重要环节，也开始积极探索利用大数据技术进行改进和提升。
本文将重点探讨大数据在高速公路收费稽核中的应用实例，通过对大数据的采集、分析和利用，可以提高收费稽核的效率和准确性，同时节约人力成本，为高速公路管理部门提供有力支持。
关键词：大数据；高速公路；收费稽核；效率；准确性前言随着社会经济的发展和交通流量的增加，高速公路收费管理成为一个重要的课题。
传统的人工稽核方式存在效率低下、准确性不高等问题。
而大数据技术的快速发展为高速公路收费稽核带来了新的机遇。
通过对大量的车辆通行数据进行分析和挖掘，可以提高收费稽核的准确性、效率性和智能化水平，为高速公路管理部门提供更好的决策支持和服务。
一大数据的采集与存储大数据在高速公路收费稽核中的应用是一项关键任务，其中的一部分工作是大数据的采集与存储。
以某省高速公路收费稽核系统为例，系统通过ETC电子收费系统、摄像头和GPS定位系统等多个数据采集方式获取大量的车辆信息。
这些数据包括车牌号码、通行时间、通行路段、收费金额等。
采集到的数据经过实时处理和清洗后，存储在云存储系统中。
该系统利用数据仓库技术对数据进行整合和管理，支持快速查询和分析。
例如，相关部门可以通过对大数据的挖掘和分析，实现高速公路收费的稽核工作，比如对不合规通行行为进行追踪和处罚，提高交通管理的效能。
下面将详细阐述这一过程的具体内容。
（一）数据采集在高速公路收费稽核中，大数据的采集主要通过以下方式进行：1、电子收费系统：现代高速公路普遍采用电子收费系统，如ETC（Electronic Toll Collection）系统。
这种系统在收费站门架上安装了射频识别设备，能够实时记录过往车辆的相关信息，比如车牌号码、通行时间、收费金额等。
这些数据被传输到中心服务器进行处理和存储。
大数据在高速公路行业的应用1前言随着全国高速公路联网收费不断发展，借助信息化管理手段对高速公路联网收费数据进行分析刻不容缓。
其意义主要有以下几个方面: 一是通过路段自己已有的数据分析，掌握路段的车流量，通行费等情况；二是根据大量数据分析的结果，对协商解决可能存在的问题的解决提供参考依据。
2交通行业大数据应用需求从大数据技术发展来看，我国大数据产业己相对成熟。
如今在社会经济不断发展过程中，高速公路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木、运用成本和查询成本等。
目前，大部分高速公路运营单位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。
通过分析处理高速公路大数据，可以促使运营单位数据综合应用能力得到提高，数据得到有效应用，借助于这些数据，来做岀更加科学的决策。
具体来讲，在大数据背景下，分析高速公路收费系统数据，可以更加有效的开展路况管理工作，通过分析处理大数据，对数据处理模式进行优化和创新，对数据自动分析处理模型进行构建，将数据分析的预警功能给充分发挥出来，还可以应用于开发和扩展更高层次的创新应用上，创造更大的商业价值。
3交通行业大数据应用具体形式3.1防逃费工作的应用随着广东省高速公路路网的不断扩大、联网收费的推进，一些不法车主在巨大经济利益的驱使下，不断采取各式各样的逃费方式来少交或逃交车辆通行费，给全省高速公路带来数以亿计的通行费收入损失，打击逃费，刻不容缓。
常态稽查以高速公路联网收费后台数据综合分析为基木手段，通过人工手段从高速公路联网收费海量数据库开展稽查分析，效率低下。
利用大数据相关手段对当前联网收费系统的数据进行处理与分析，精准发现异常流水异常车辆，提高工作效率, 实现稽查手段由人工判别向科技辅助转变，利用科技手段有效防范和打击偷漏通行费行为。
3.2交通信息的综合利用截止2021年底，广东省高速通车总里程达到6280公里，其中由广东交通集团有限公司负责管理的里程达到4199公里，全省民用汽车保有量为1333万辆，其中轿车数量为772万辆，年公路运输旅客人数达到好”*万人次，年公路运输货物”好*万吨，公路运输渗透到广东经济发展的每一个神经末梢，而高速公路作为公路运输的主干网络承担着主要的角色。
大数据分析在高速公路收费管理的应用摘要：从大数据的概述入手，介绍了大数据在高速收费管理中的应用，阐述了大数据在高速公路收费管理中的价值，分析了大数据在高速公路收费管理中存在的弊端，旨在为高速公路收费管理探寻转型升级的策略。
关键词：大数据；高速公路；收费管理高速公路作为交通运输的重要枢纽，对经济的发展具有非常重要的作用。
近些年，随着我国对高速公路建设的力度不断加强，高速公路的收费系统也在不断实现智能化，智能化收费系统的运用，不仅提高了收费效率，而且也保证了高速公路的畅通。
随着信息化的发展，高速公路通过采用诸多技术的集成使用，各个功能系统在使用的过程中产生了大量的数据信息。
然而在大数据背景下，高速公路收费系统必须要在诸多的数据信息中，对那些有价值的信息进行分析、处理，只有这样才能提升高速公路的服务水平。
1大数据的概述“大数据”是指的一个现象，并不是一种技术。
“大数据”中的“大”首先是指数据信息的数量比较大，是一种大型的数据集，通常情况下在10TB的规模范围。
然而在实际的应用中，大部分企业通过把多个数据集结合起来进行使用，目前已经逐步形成了PB级的数据信息量；其次，“大数据”中的大也指数据类型的大，因为数据信息的来源可以来自任何形式，伴随着数据源类型的不断增加，数据信息的种类也在不断增多，且出现了多种不同的样式。
目前已有的数据信息种类不但包括结构化的信息数据，还包括非结构化数据信息以及半结构化的数据信息。
结构信息通常都在信息技术行业中使用，同时还占据着重要的位置，而且也是OLTP系统的重要信息。
半结构化信息主要包括电子邮件、网络信息以及文字处理，通常主要是以基本内容作为基础，可以进行查询。
对于非结构信息数据来说，属于映射数据，信息数据通常是以多媒体的形式存在。
对于大数据来说，其中大部分都属于非结构化数据信息，因为其相对比较复杂，因此在对这种信息进行分析和处理的过程中，应该采用比较高级的分析工具[1]。
高速公路联网收费系统中的大数据应用文章结合高速公路联网收费系统建设运行的实际情况，对高速公路联网收费系统所涉及的大数据安全问题进行全面分析和探讨。
通过分析联网收费的大数据流程，确定系统中的敏感大数据，探索影响其大数据安全的关键因素，并就联网收费的大数据处理平台相应技术方案和应用措施。
标签：高速公路；联网收费系统；大数据应用一、大数据库设计的规范化规范化就是将事物放置于正确的位置并使它们正常化的过程。
规范化过程的结果是使在应用中使用的信息及其各元素之间的关系得到更加透彻的了解。
系统分析的第一步就是建立商用大数据的逻辑模型（logical model），逻辑模型是规范化的大数据流图。
规范化的过程通常用“范式”一词来讨论，最常用到的是第一、二、三范式，其中第三范式代表最高的规范化等级。
第一范式第一步是将大数据规范为第一范式。
其方法是将每个表中具有相似类型的大数据放入不同的表，并给每个表确定一个主关键字。
第二范式第二范式是指找出只依赖于主关键字的部分大数据。
第三范式第三范式是指找出表中不只依赖于主关键字的大数据。
只要大数据符合第三范式，那么它们就自动符合第二和第一范式。
尽管按照现代关系理论，一高速公路收费系统大数据库应完全遵循第三范式。
但我在大数据库设计时，并不完全以第三范式的方式构造的。
这是因为在应用系统上运行select，insert，update，delete时，联机和批处理程序可能太慢。
这常常是由于连接的表太多引起的。
同样，任务分析将发现，每次需要对太多表进行访问才能得到所需信息的地方。
因此，在表设计时，有时有意地违背第三范式，将大数据冗余地装入不完全以来于主关键字的表中。
事实上，这也是大数据库表结构设计时的常用方法。
但此时，要仔细设计应用系统，尽管在表的物理设计上违背了第三范式，但从逻辑上仍要保持第三范式。
如在生成某些用到用戶号和用户名的报表时，根据第三范式的原则，收费员姓名依赖于收费员工号名，应只存在于收费员表中，但为了查询的方便。
0 引言随着我国经济的不断发展，高速公路成为了我国居民出行的重要交通方式，高速公路收费管理的规模、数量和在编员工都有了明显的增加，这样的情况对高速公路收费管理提出了更高的要求。
随着大数据时代的到来，传统的高速公路收费管理已经无法满足当前高速公路的发展，因此在科技不断发展的今天，应该将大数据分析与传统高速公路收费管理有效结合，使当前高速公路收费管理更加智能化，为高速公路发展奠定基础。
因此，如何发挥出大数据在高速公路收费管理中的应用价值就已经成为业内人士重点研究内容。
1 大数据介绍大数据具有以下几个显著特征表现：首先，反应迅速，时效性突出。
相比传统数据信息分析处理技术，大数据能够快速将收集到的数据信息进行分析，当收费系统中的收费数据、天气和道路路况发生变化后，可以快速将数据传输到管理部门，并采取相应处理和管制措施，使管理部门反应更加迅速；其次，数据价值密度比较低。
在高速公路运营过程中，会产生大量数据信息，但并不是所有数据都有价值，几乎不可能采取人工甄别有效信息的方式，而大数据可以从海量信息中挑选出具有价值的信息，从而对高速公路运营进行管理；第三，数据规模比较大。
一些重点高速公路车流量比较大，高速公路收费站每日会经过数百万辆汽车，系统收集到的信息规模非常庞大，随着高速公路通车总里程和汽车数量不断增加，数据规模还会不断增长，甚至突破PB 级限制；第四，数据类型比较繁杂。
为了保证高速公路通车安全性，提升高速公路服务质量，高速公路所收集到的数据种类非常复杂，既有车辆信息、道路路况信息、通行管制信息，同时还包含天气气象信息等。
2 高速公路收费管理现状虽然在新时期的高速公路收费管理体系中，大数据已经应用非常广泛，尤其对于道路信息收集、收费站车辆监控、收费计费以及逃费等方面有着比较突出的应用效果，使高速公路收费安全性和完整性得到了比较好的保证，避免高速公路出现收费方面的经济损失，同时也用更高质量的服务，赢得了部分忠实消费群体，这样也保证了高速公路收费总金额的稳定性。
责任编辑/赵晓夏 美术编辑/李仪灵处理，所耗费的人力与物资极为庞大，因此必须实现财务管理的数据化、信息化与智能化。
内部管理和人力资源管理高速公路收费站办公室工作主要涉及公文办理和内业资料的收集整理及安全生产、人力资源管理和党政建设等工作。
高速公路管理人员数量较多，日常工作时产生的信息数据记录也极大，需要收集、整理和储存。
后勤保障管理收费站的后勤保障主要的工作内容包括收费站物资采购、设备采购、车辆设备维护、高速公路养护设备维护和材料采购等，也会产生大量的数据信息，例如支出凭证、采购单据、账目实际比对、记录、核算、预算等内容都需要存储和整理收集。
收费站的工作内容中包含大量的数据信息，科学有序地处理各工作之间的关系及大量的数据分析，是目前高速公路收费站的工作难点之一。
为切实提高高速公路收费站工作效率和工作质量，以及对数据信息处理分析的准确性，必须建立科学化、信息化、数据化的信息数据处理平台。
大数据技术在收费站管理中的应用明确划分各管理项目类别要想实现大数据技术在高速公路收费站的实际应用和数据平台的构建，首先要根据不同业务属性和不同类别项目将数据分类，并针对收费站各个业务范围和项目内容，构建不同数据信息功能和分类数据库。
目前，对于大数据信息处理平台的构建，全部业务可以分为收费发卡业务、后勤保障业务和办公室人力资源管理业务三部分。
以此为依据开设平台功能分类和不同服务功能端口，并针对职位和岗位划分功能窗口和管理者身份，可确保大数据信息数据处理平台的功能明确，并保证运行效率。
采取多技术平台实现站内资产实时管理要充分发挥数据库技术模型的作用，将传统计算机存储数据实施大范围和准确地分析处理，使其成为新数据技术平台的信息构建基础。
利用数据处理功能强大的平台系统实现智能化收费和自动化办公的效率提升，特别是针对收费发卡数据模块的构建，需要将平台与监控视频和抓拍设备的信息日志记录分开存储。
同时，从数据集成技术的有效整合和转换为基础，建模分析，实现通行车辆相关数据的准确判断。
大数据分析在高速公路收费管理中的应用摘要：随着经济、交通发展，高速公路的管理规模、数量和在编人员的数量都有了很大的提高，随着大数据时代的来临，传统的收费方式已不能适应目前的高速发展，而在现代社会，利用大数据技术进行收费，可以有效地进行数据分析、处理、降低人工劳动强度、降低人工成本，因此，将大数据分析运用到高速公路收费管理中，可以有效地解决这一问题，这也是一个重要的研究课题，下面，将在本文中对此进行了探析。
关键词：大数据；高速公路；收费管理在大数据的今天，利用大数据进行数据分析，可以有效的提升收费的处理速度，并保证收费数据的可控。
要实现高速公路的科学管理，必须将信息技术和现有管理方式结合在一起，才能保证高速公路的安全。
运用大数据技术进行公路建设和管理，能够提高公路运行的效率，推动我国交通事业的发展。
一、大数据研究概况“大数据”不是科技，而是一种现象。
“大数据”中“大”的意思是，数据的信息量相对较大，一般为10TB，但在现实生活中，多数企业都是将多种数据集中在一起，现在已逐渐形成PB级别的数据信息量；其次，“大数据”中的“大”也是数据的“大”，信息来源可以是各种形式的，而且随着数据源的种类越来越多，其类型也会越来越多，并且呈现出各种各样的风格，现有的资料既有结构资料，也有非结构资料资讯，还有半结构资料资讯，结构化信息在IT产业中占有很大的比重。
半结构化信息包括电子邮件、网络信息、文本信息等，一般都是一些基本的信息，能够进行检索，对于非结构化的资料，一般都是以多媒体的方式呈现的。
而对于大数据而言，这些数据大多是非结构化的，由于其复杂性，需要使用更先进的分析手段。
二、高速公路收费管理中大数据分析的重要性（一）快速的处置与传统的数据处置相比，大数据分析具有更高的处理效率。
目前，我国高速公路收费管理的数据处理需要高效率的一种处理方式，通过大数据的分析，可以将收费系统的数据直接传送给结算中心，从而大大加快了数据处理的速度。
联网高速公路收费稽查对策与措施随着网络技术的飞速发展，电子支付方式的广泛应用和高速公路网络的快速覆盖，联网高速公路收费系统逐渐成为交通运输建设重点。
然而，随之而来的问题就是如何保障收费稽查工作的顺利开展，防范不法分子的攻击和突破。
为此，以下提供几点联网高速公路收费稽查对策与措施：一、规范收费数据的传输和存储联网高速公路收费系统需要保证数据安全性和完整性，避免数据遭到篡改或删除。
首先，应采用安全可靠的数据传输方式，如加密传输、数字证书认证等，保证数据在传输途中不会泄密或遭到黑客攻击。
其次，需要建立有效的数据备份和恢复机制，确保收费数据的完整性和可靠性。
二、完善巡查机制和监控系统为保障联网高速公路收费稽查工作的顺利开展，应建立完善的巡查机制和监控系统。
巡查人员应对收费站、匝道和路段等各个部位进行巡查，发现问题及时处理。
监控系统则应具备实时监控、视频回放等功能，以防遭到攻击时，第一时间做出反应。
三、加强网络安全防护处理网络安全威胁需要多层防护机制。
首先，保证网络系统的软、硬件设备以及操作系统、数据库等各个方面的安全，在设备接入时，应积极发现和得到修复漏洞。
其次，应采取防范DDoS攻击的措施，如运用边界网关协议防止大流量攻击、建立反向代理层并限制IP源的访问等。
还可加强系统运行日志的监控，发现异常行为及时排除。
四、促进人员素质的提高高速公路联网收费稽查工作涉及多部门、多人员的合作，要确保工作的协调顺畅，需加强人员素质的提高。
首先，应建立规范的培训体系，为工作人员开展导航和巡查工作提供必要的技能和知识。
其次，应依据情况和工作需求，培育人员的安全意识，建立严密的安保工作机制。
最后，鼓励人员依照监理规范规定的程序、标准和熟悉差错预防措施来开展工作。
综上，联网高速公路收费稽查对策和措施还需实时跟进和改进，加强对网络系统的监管和管理，加强网络安全防御工作，逐步提高收费关口的运行效率和数据收集质量。
同时，不断加强人员素质的管理和培养，确保工作能顺畅进行。
大数据背景下高速公路收费系统数据分析一、引言随着大数据时代的到来，各行各业都面临着海量数据的挑战和机遇。
高速公路收费系统作为交通运输领域的重要组成部份，也面临着大量的数据积累和分析需求。
本文将针对大数据背景下的高速公路收费系统数据进行分析，旨在通过对数据的深入挖掘和分析，为高速公路管理部门提供决策支持和优化建议。
二、数据来源高速公路收费系统的数据来源主要包括车辆通行记录、收费记录、收费站信息、车辆类型等。
这些数据可以通过收费系统的数据库或者实时数据接口获取。
三、数据分析目标1. 车流量分析：通过分析车辆通行记录，了解不同时间段、不同收费站的车流量分布情况，为交通管理部门提供交通流量预测和调度参考。
2. 收费情况分析：通过分析收费记录，了解不同时间段、不同收费站的收费金额分布情况，为财务部门提供收入预测和资金管理建议。
3. 车辆类型分析：通过分析车辆类型数据，了解不同车辆类型的通行情况，为交通管理部门提供车辆分类管理和道路资源规划建议。
4. 收费站效率分析：通过分析车辆通行记录和收费记录，评估不同收费站的运营效率，为优化收费站布局和人员配置提供参考。
四、数据分析方法1. 数据清洗：对采集到的原始数据进行清洗，包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等。
将车辆类型数据进行编码等。
3. 数据探索：通过可视化工具和统计方法，对数据进行探索性分析，了解数据的分布情况、相关性等。
4. 数据建模：根据分析目标，选择合适的数据建模方法，例如聚类分析、回归分析、关联规则挖掘等。
5. 模型评估：对建模结果进行评估，判断模型的准确性和可靠性。
6. 结果呈现：将分析结果进行可视化展示，例如制作图表、报告等，以便决策者更好地理解和利用分析结果。
五、数据分析工具1. 数据清洗和转换：使用Python编程语言中的Pandas库进行数据清洗和转换操作。
2. 数据探索和可视化：使用Python编程语言中的Matplotlib和Seaborn库进行数据探索和可视化操作。
大数据背景下高速公路收费系统数据分析引言概述：随着大数据时代的到来，各行各业都在积极探索如何利用大数据进行数据分析，以提高效率、降低成本、优化决策等。
高速公路收费系统作为交通运输领域的一个重要组成部分，其背后的数据也具备巨大的分析潜力。
本文将探讨在大数据背景下，如何对高速公路收费系统数据进行分析，以期为相关领域的决策提供参考。
一、高速公路收费系统数据的收集1.1 车辆识别技术现代高速公路收费系统通常采用车牌识别技术，通过摄像头捕捉车辆的车牌信息，并将其转化为数字化数据。
这种技术可以高效准确地获取车辆信息，为后续的数据分析提供基础。
1.2 电子收费系统电子收费系统是一种无感支付方式，通过车载设备与路侧设备之间的通信，实现车辆通过收费站时的自动扣费。
这种方式可以减少人工操作，提高通行效率，并产生大量的支付数据，为后续的数据分析提供了丰富的资源。
1.3 交通监控系统为了保证高速公路的安全畅通，交通监控系统在各个路段设置了摄像头、传感器等设备，用于监测车辆的流量、速度、车道占用等信息。
这些数据可以与收费系统的数据进行关联分析，为交通管理部门提供参考依据。
二、高速公路收费系统数据的清洗与整理2.1 数据清洗由于高速公路收费系统产生的数据量庞大，其中可能存在一些错误、重复、缺失等问题。
在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗，去除无效数据，修复错误数据，并进行重复数据的去重处理。
2.2 数据整理高速公路收费系统的数据通常包括车辆识别信息、收费信息、通行时间等。
在进行数据分析之前，需要将这些数据进行整理，建立合适的数据模型，以便后续的数据分析工作。
2.3 数据归档与备份由于高速公路收费系统的数据量大且持续增长，为了保证数据的安全性和可用性，需要定期对数据进行归档和备份。
这样可以确保数据在分析过程中的完整性和可追溯性。
三、高速公路收费系统数据的分析方法3.1 数据可视化分析通过将高速公路收费系统的数据进行可视化处理，可以更直观地展现数据的特征和规律。
浅谈高速公路通行卡逃费的稽查管理主要分析高速公路的通行卡逃费问题，探讨打击该类行为的重要性为，提出一些优化管理措施，旨在提升高速公路管理水平。
一、高速公路通行卡逃费稽查管理的重要性分析根据以往案件办理经验，针对高速公路逃费车辆管理，通过通行卡方式逃费案件占据重要比例，因通行卡逃费方式较为隐蔽，金额较大，提取证据难度较大。
所以，为挽回经济损失，在稽查工作中，高速公路的通行卡逃费管理十分必要。
同时，由于经济快速发展，对高速公路通行能力增加，在高速公路运营管理中，必须加强通行卡逃费稽查，方可保证高速公路运营管理秩序的稳定。
首先，有利于提升高速运营企业的效益。
在高速公路经营过程中，主要是提供交通运行服务，而在车辆高速行驶过程中，极易引起通行卡逃费问题，导致经济损失，对高速公路经营活动造成严重影响。
而开展逃费稽查，是监督管理高速运营，有效监控高速公路管理流程，尽可能防止出现逃漏问题，进而提高速公路运营企业的经济、社会效益。
其次，促进经济社会有效发展。
在经济社会发展过程中，高速公路作为重要交通资源，如果在高速公路运用过程中，出现通行卡逃费行为，在损害高速公路企业的同时，还严重影响到经济社会发展。
在各行业、各领域的生产经营中，均无法离开交通资源。
尤其是企业生产，均需依靠高速公路的运行能力。
为此，高速公路企业必须注重逃费稽查，以确保高速公路的运行正常。
二、高速公路通行卡逃费现状1、单车循环倒卡逃费以逃费车辆为例，行驶在A、B两地，但行驶时间比较稳定，收费站位也比较固定，通常在4个站点进行循环倒卡。
第一次通过的时间节点，谎称自己丢失了通行卡，手中则保留一张通行卡，按照距离差异，通过循环往返方式，实现逃费。
这种逃费方式，一般是两地行驶时间较为固定的车辆，大部分是黑出租车。
2、换卡逃费这种逃费方式是通过交换通行卡方式，对距离和车型进行改变，进而实现逃费，通常有两种方式：①对开车换卡。
采取这种方式，车辆型号以及颜色基本一致，行驶方向也为“对头”方向。
数据挖掘在高速公路防逃费中的应用研究高速公路是现代交通运行最重要的标志，为了规范高速公路收费秩序，避免逃费现象的发生，就需要借助现代科技手段，做好收费管控工作。
基于此，本文对数据挖掘技术在高速公路防逃费中的应用相关内容进行了阐述。
标签：数据挖掘；高速公路；防逃费近年来，国家对高速公路逃费问题十分重视，各地区也采用了各种手段来整治逃费行为，如制定统一的逃费管理制度，升级防逃费监控系统等。
虽然，取得了一些成效，但是，这也加大了我们高速交警的工作压力，逃费现象依然存在。
而数据挖掘技术的应用，能够自动地收集与识别违规逃费车辆信息，使逃费稽查管理更加科学化，大大提高了稽查管理工作的效率。
1 基于数据挖掘在高速公路逃费中的应用分析1.1 基于数据挖掘的联网收费系统海量数据信息的采集联网收费系统是覆盖于收费全过程的信息系统，对收费的各项信息数据进行采集，包含收费的时间、车辆信息（车辆的型号、图片、重量等）、收费站信息，及收费人员信息及一系列操作信息等。
此外，收费系统还能将这些原始数据信息存储下来，构建一个系统、全面的收费仓库系统，正是有了这些海量数据信息的支持，才能对逃费数据进行深入挖掘分析，这对于我们高速交警维持交通秩序也是非常有利的[1]。
1.2单笔业务的异常特征分析单笔业务中涉及到的主要数据包含入出口站、行车时间、车型号、单笔费用等，通过分析单笔业务数据，可以判断这笔业务是否存在车牌不符、超速等异常特征，为我们更深入地了解相关车辆是否存在逃费等违规现象提供了参考数据[2]。
1.3 对业务完整性的分析从逃费角度入手，分析业务的完整性，可以从如下几种情况入手：出入口记录不具有一致性，后者是两者信息不完整；各项业务的序列号缺失；支付卡余额不足，消费及充值数据信息缺失等；卡内信息被违规修改等都属于逃费行为[3]。
1.4 关于业务连续性的分析若只是对单笔业务的异常特征进行分析，无法起到逃费挖掘的作用，依据车辆业务连续合法性对逃费行为进行分析是最有效的手段，重点包含：行驶时间是否具有连续性、合法性，若是存在在同一个时间段有同样车牌号的车辆在行驶，则这两辆车辆存在套牌违规的嫌疑，通过对套牌嫌疑的分析，从而发现换卡逃费问题；同一辆车在较短时间内同时出现收费、免费问题[4]。
大数据分析在高速公路收费管理中的应用作者：苏度来源：《祖国》2019年第09期关键词：大数据分析; ;高速公路; ;收费管理; ;应用特点; ;现状; ;应用我国幅员辽阔，交通发展迅速，交通网四通八达，交通运输量极大，在整个运输事业中，高速公路承担着十分重要的任务，可以极大地促进经济发展，便利生产生活。
这是由于高速公路在经济、生产生活中的作用越来越明显，因此对于高速公路收费系统也提出了更高的要求，应该不断向现代化、数据化、信息化的方向发展，使得高速公路收费管理效率更高，服务水平更佳。
高速公路收费系统在应用过程中，伴随着大量数据的产生。
因此，对于整个高速公路的长期发展服、务水平以及建设方向等方面来讲，对其进行大数据分析已经成为了必不可少的一项重要举措，由此可以在整体上提高高速公路运营水平，提高收费管理效率。
从当前来看，大数据分析应用在高速公路收费管理中所体现的特点，主要有以下几个方面：（一）数据系统庞大在高速公路使用过程当中，一旦有车辆经过，收费站系统将自动为每辆车辆进行拍照。
由于车辆通行量大，即便一张照片拍摄后内存仅为0.5M，但是将全年通行车辆进行监控记录后的数据规模可以达到上百T。
这样庞大的数据规模，对于高速公路收费系统、监控系统来说，一年的数据基本可以达到很高的PB级别。
值得注意的是这个样庞大的数据体系，目前仍然处于不断增长的状态。
（二）数据种类繁多在高速公路使用时会根据通行车辆通行时间段的不同所形成的数据类型有所差别。
比如在收费站出入口对车辆进行拍摄后所形成的数据为非结构化数据;另外，大数据在系统中进行应用时所形成的结构化数据。
另外，还存在服务区数量以及高速公路位置、地区、地质灾害等形成的数据等各种数据类型，因此高速公路运行中形成的数据种类繁多。
（三）有用数据量的大小高速公路数据进行收集后规模庞大，在众多的数据信息中只有极少部分的数据可以作为有效数据使用，大部分数据不会产生作用，在保存相应时间后可以删除。
