课题来源于黑龙江省交通运输厅科技项目。随着数字化经济快速发展，如何利用信息技术保障基础设施高质量运行，提高道路运输服务水平，是高速公路管理者面临的新课题。高速公路收费系统在运行过程中积累了大量通行数据，然而却缺乏全面、有效的数据挖掘应用。针对系统积累的数据资源，通过数据分析与挖掘获取知识发现，为管理者提供数字化管理、决策辅助方法，是目前开展数字交通、智慧高速建设的迫切需求。 课题以黑龙江省高速公路联网收费系统为依托，首先对全省高速公路联网收费不同时期建设系统中的各类通行数据，进行标准统一数据归集，解决数据结构与记录的时空分散问题。其次，搭建分布式数据存储与计算系统环境，开发并行算法进行数据分析试验，解决传统技术架构处理大数据的局限性问题。最后，针对高速公路宏观管理业务需求，研究数据处理方法，解决管理与决策应用方面数据分析和知识发现问题。课题归集整理了全省高速公路网通行费数据记录，包括MTC、ETC交易记录、客货车通行记录，通过分布式数据处理技术，实现知识发现。包括（1）车流量、收费额变化趋势，收费构成规律；（2）货车轴型及荷载分布规律、时空分布特征；（3）收费站车流量时空分布特征、OD交通量特征；（4）客货车行程分布特征、行驶时间分布特征；（5）短程超时、时空交叠等稽查事件特征识别。 课题创新点包括：（1）建立了在不同装载量情况下大型货车各轴轴载分布规律的数学模型；（2）提出了将收费站出入口通行数据准确转换为断面交通量调查数据方法；（3）实现了费额构成、车程时间、道路荷载、异常交通方面的可视化分析，为利用大数据进行高速公路管理和辅助决策提供了解决方案。研究成果达到国内领先水平。 课题组对高速公路大数据应用技术进行了深入研究，为高速公路管理提供了一种数字化、可视化的决策辅助方法。随着2019年以后黑龙江省高速公路管理体制改革和收费系统发展，上述技术需要跟踪需求变化进行适配升级。

黑龙江省交通运输信息和规划研究中心

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