周學(xué)沛
(安徽省高速公路聯(lián)網(wǎng)運營有限公司,合肥 230000)
(1)構(gòu)建數(shù)據(jù)信息中心。將結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)匯集省中心用于分析,分析結(jié)果正確且有實際應(yīng)用的價值,并能夠可控的被第三方應(yīng)用展現(xiàn)和使用。
(2)基于大數(shù)據(jù)分析平臺技術(shù)對數(shù)據(jù)進行集中處理。數(shù)據(jù)處理的過程與結(jié)果能夠支撐當(dāng)前和未來的使用,易于維護和管理,制定的流程和規(guī)范易于執(zhí)行和推廣,逐步推進系統(tǒng)改造。
(3)制定全省高速公路大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺的建設(shè)規(guī)范,為交通大數(shù)據(jù)的應(yīng)用提供參考依據(jù)。
(4)提高全省高速公路聯(lián)網(wǎng)收費數(shù)據(jù)的使用效率,提升路網(wǎng)服務(wù)水平和質(zhì)量。
我省擁有近260個收費站幾千條車道,每時每刻都不停的有車輛通過收費站,產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。各種各樣的海量數(shù)據(jù)對高速公路經(jīng)營管理構(gòu)成了巨大挑戰(zhàn)。
目前高速公路產(chǎn)生的數(shù)據(jù)不僅信息量越來越多,而且數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也發(fā)生了很大改變,不僅有傳統(tǒng)的二維結(jié)構(gòu),還有很多非結(jié)構(gòu)化的,如圖片、視頻、音頻、文檔/文本、報表等,并且所有數(shù)據(jù)是大量且增長迅速的。高速公路已進入“大數(shù)據(jù)”時代,如何充分利用這些數(shù)據(jù),是需要亟待解決的,如對高速公路車輛進行合理的監(jiān)控與疏導(dǎo)、控制和事件管理;時刻了解路網(wǎng)運行狀態(tài),進行車輛調(diào)度與疏通;通過對數(shù)據(jù)的分析對交通發(fā)展、規(guī)劃、決策給予支持等。
大數(shù)據(jù)自被提出以來便出現(xiàn)了種種類型的平臺和解決方案,工業(yè)界針對大數(shù)據(jù)分析平臺,紛紛推出自己的大數(shù)據(jù)分析工具,主流的平臺和產(chǎn)品如下:Google的大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品、惠普的HAVEn、Teradata、IBM的InfoSphere等,這些平臺有各自的特點,對計算機及網(wǎng)絡(luò)有不同規(guī)格的要求,能做的分析和支持的服務(wù)也不相同。
根據(jù)交通路網(wǎng)的特點,其數(shù)據(jù)采集節(jié)點多且分布在不同物理位置,距離間隔較遠,數(shù)據(jù)傳輸不便,流數(shù)據(jù)多,因此適合采用分布式系統(tǒng)架構(gòu)大數(shù)據(jù)平臺,其部署對硬件要求低廉,吞吐量高,可以以流的形式訪問文件系統(tǒng)。
主要考慮的是變極電機與不變極電機的差價。根據(jù)上海電機廠提供的參考價格,TL 1600—28/56同步電動機的價格約為150萬元/臺,而TL1600—28同步電動機的價格約為100萬元/臺,則每臺變極電機要多投資 50萬元,10臺電機共計500萬元;因電機體積增大而導(dǎo)致土建增加的經(jīng)費約 60萬元,10臺合計600萬元;其余費用與同轉(zhuǎn)速發(fā)電相同。
(1)數(shù)據(jù)準備
數(shù)據(jù)是用來描述現(xiàn)實世界的信息資源。交通大數(shù)據(jù)描述交通工具、道路、流量、進出口狀況、天氣等,數(shù)據(jù)表示通過對信息資源的分類、編碼以及格式等內(nèi)容進行分析規(guī)范,為了使計算機可以準確、高效的識別數(shù)據(jù),匯集后的數(shù)據(jù)進而能夠為各種應(yīng)用提供服務(wù)。
(2)數(shù)據(jù)類型
高速公路聯(lián)網(wǎng)收費軟件數(shù)據(jù):全省有幾百各收費站,幾千條收費車道,每天產(chǎn)生大量的收費數(shù)據(jù),日積月累了海量的數(shù)據(jù)信息。
應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù):高速公路收費監(jiān)控系統(tǒng)、呼叫系統(tǒng)、各個路段運行的收費、票據(jù)、稽查、通行卡等管理軟件也累積了大量數(shù)據(jù)。
傳感器數(shù)據(jù):遍布在高速公路上路感線圈、標識站等,不斷的對過往車輛進行感知,持續(xù)生成數(shù)據(jù)。
視頻監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù):收費車道、收費廣場、道路干線及隧道都布設(shè)了大量的攝像機,時刻產(chǎn)生大量的視頻數(shù)據(jù)。
(3)數(shù)據(jù)采集及存儲
高速公路路段下設(shè)的收費站很多,管理處與收費站又都部署有多套系統(tǒng),時刻不停的產(chǎn)出各種類型的數(shù)據(jù),若不建立良好的規(guī)范,不加以控制,勢必增加數(shù)據(jù)處理難度;所以數(shù)據(jù)采集的規(guī)范是針對各類系統(tǒng)的,對所有系統(tǒng)都有制約性,需要總體規(guī)范和各類系統(tǒng)的詳細規(guī)范,并對采集的數(shù)據(jù)做好歸類工作。
大數(shù)據(jù)由于數(shù)據(jù)量大,價值密度低的特點數(shù)據(jù)一般不宜久存,需要將存儲按成本高低,容量大小,速度快慢進行分層,未經(jīng)過徹底分析或需要反復(fù)分析的數(shù)據(jù)存放在價格高、容量小、速度快的存儲上,待數(shù)據(jù)價值被充分提取并逐步壓縮后放入成本低,容量大,速度慢的存儲上,直到最后被歸檔。
(1)車流軌跡分析?;诠肪W(wǎng)收費站OD數(shù)據(jù),在一個較長時期內(nèi),識別、預(yù)測大多數(shù)車輛在固定道路上的運行軌跡(如貨車、客車和部分私家車),對于出行軌跡不固定的車輛,采用隨機分配方法分配,形成用戶出行軌跡數(shù)據(jù)特征分析模型。通過給定某時段某入口車流量,可以預(yù)測其分別以多大概率分別流向其他出口??梢詭椭l(fā)現(xiàn)某方向或區(qū)段是否超負荷運轉(zhuǎn),可為車流分流、路徑調(diào)整提供幫助。如制作節(jié)假日遷移圖譜,并對未來節(jié)假日高峰流量做出預(yù)警。
(2)路網(wǎng)交通狀態(tài)預(yù)測。依據(jù)收費站點OD數(shù)據(jù),分析一個較長時間段的交通流量,綜合考慮路況、天氣、時間節(jié)點等因素。統(tǒng)計某時段不同入口車流,分析這些車流匯入主干道的概率,基于沖擊波理論分析主干道的車流。分別統(tǒng)計并分析入口與出口的車流密度-時間曲線,分析兩類曲線及其相關(guān)關(guān)系,進而研究干道車流沖擊波的衰減與增強規(guī)律,構(gòu)建干道車流短期、中期和長期預(yù)測模型。進而反演路網(wǎng)在某時段內(nèi)各路段上的通行速度與通行量分配,從而構(gòu)建模擬實際的道路運行模型,能夠為交通建設(shè)決策、交通政策變更、環(huán)境工程、經(jīng)濟發(fā)展提供建議。
(3)基于大數(shù)據(jù)的收費站收費預(yù)測。高速公路的年通行費與國家、地方宏觀經(jīng)濟發(fā)展水平高度相關(guān),僅僅依據(jù)交通量預(yù)測未來收費準確性低,普適性也差。因此,研究國家經(jīng)濟發(fā)展關(guān)鍵指標數(shù)據(jù)與道路收費數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系,進而構(gòu)建基于這兩類大數(shù)據(jù)的年收費預(yù)測模型,可以提高收費站收費預(yù)測的精度。
(4)高速公路網(wǎng)風(fēng)險評估。當(dāng)前交通安全形勢嚴峻,分析高速公路網(wǎng)安全性的表征方法及其發(fā)展變化規(guī)律,對道路管理者主動防控風(fēng)險意義重大?;诮煌ù髷?shù)據(jù),從“人-車-路-環(huán)境-管理”五方面分析高速公路交通安全影響因素,綜合考慮交通量、天氣、時間段、季節(jié)、地點、路網(wǎng)結(jié)構(gòu)、車道數(shù)量、事故形態(tài)、事故責(zé)任人交通方式等數(shù)據(jù),建立路網(wǎng)狀態(tài)預(yù)測仿真模型和風(fēng)險評估模型。
(5)勞動強度與收費員疲勞關(guān)系分析。由于交通流量在高速路網(wǎng)分布的不均衡性,導(dǎo)致不同時間段、不同收費站的收費員勞動強度差異較大。對于流量較大的時段或收費站,收費員連續(xù)勞動的強度大,容易導(dǎo)致收費員工作效率下降,工作態(tài)度失準,從而降低高速公路收費水平;而對于流量較小的時段或收費站,則會造成收費員工作無效率,編制冗余,機構(gòu)臃腫,造成人力資源浪費。通過高速公路收費數(shù)據(jù)對出入口收費員勞動強度進行統(tǒng)計分析,以曲線、表格的形式為管理決策者提供直觀參考,可以輔助管理者合理決策,調(diào)整編制,提高工作效率,改善工作態(tài)度和質(zhì)量。
(6)收費稽查分析。針對不同類型的逃費行為,根據(jù)OD數(shù)據(jù)將其在樣本空間上聚類,構(gòu)建不同逃費類型的特征識別模型。基于歷史數(shù)據(jù),篩選不逃費車輛樣本,將其在特征空間進行聚類,構(gòu)建不逃費車輛特征識別模型,進而得到疑似逃費車輛樣本;結(jié)合歷史數(shù)據(jù)篩選出過往逃費嫌疑大的車輛,通過比對分析確定逃費車輛信息。
近年來,在經(jīng)濟發(fā)展的推動下,我省高速公路的建設(shè)步伐高歌猛進,營運里程突飛猛漲,截至目前已突破4600公里,隨之也帶來了收費數(shù)據(jù)呈而幾何級增長。因此,高速公路大數(shù)據(jù)平臺的構(gòu)建勢在必行,通過對高速公路大數(shù)據(jù)的分析處理,不斷增強數(shù)據(jù)的價值,為高速公路運營管理提供有效的決策支持。