大數據技術在全國高速公路通行數據監測的應用

【摘 ?要】為了提高交通決策支持能力，構建綜合的交通統計信息決策支持信息系統，結合交通行業的實際情況，依托行業的經濟經營分析，進行詳細的理論研究和應用研究，設計實施基于大數據技術的高速公路交通監測分析系統。致力于為政府統計工作提供最佳的信息服務，實現交通業務狀況的監測分析，提高交通運輸行業的預測預警能力，為政府決策提供數據基礎。

【關鍵詞】監測;大數據;高速公路

《交通運輸信息化“十三五”發展規劃》明確表示，有必要提高交通決策支持能力，建立綜合交通統計信息決策支持系統，切實推進統計信息管理系統和經營管理系統的互聯互通。加強互聯網數據資源和信息服務的利用加強政府數據資源的相關性分析和整合 加強部門之間的數據關聯和比較分析，充分利用政府公共數據的價值。運用大數據分析技術進行交通經濟運行分析、政策實施效果評價、交通開發趨勢判斷等分析工作，提高交通宏觀調控能力。充分利用交通業務狀態數據，進行交通運行狀態預測和預警、趨勢分析和及時發布，提高交通運營管理的可預測性、計劃和協同效應。本文建立了以大數據技術為基礎，實現大量高速公路通行費數據的采集、存儲、計算、分析、顯示的高速公路通行量監測分析系統，為政府決策提供數據支持，為社會服務提供便利。

一、高速公路通行量監測分析系統業務流程

（一）數據報告

數據報告是指不同地方和城市的高速公路管理部門通過索引系統收集詳細數據，將詳細數據上傳到高速公路交通監測分析系統的數據庫中。

（二）數據審核

由于每個業務系統生成的數據不能由平臺控制，因此無法保證數據的質量。建立數據審計機制，為了滿足數據分析的需要，在存儲前清除不準確的數據。

（三）分析和計算

分析和計算是指根據業務要求分類和計算已批準數據的過程，為查詢和可視化顯示提供系統計算結果。

（四）可視化顯示

分析結果以圖形圖像的形式顯示，包括電子地圖、信號燈、統計表、數據表、控制板、雷達圖和其他豐富的數據顯示表單。

二、高速公路通行量監測分析系統設計框架

在對各省及各部級進行全面調查的基礎上，根據業務要求，將基于大數據技術建立交通監控分析系統。交通監控分析系統使用不同地區和城市高速公路的通行費數據，使用基于Hadoop的并行計算，實現大量交通數據的快速開采、分析和處理。

（一）總體框架

系統的整體框架分為數據源層、數據存儲層、數據處理層和數據APP層四個層。最后，系統實現了地方數據的報告、處理、分析和視覺顯示。

（二）數據源層

數據源層包括系統所需的數據資源，如各地區的高速公路收費系統和各地區的高速公路交通監控系統。

（三）數據存儲

數據存儲層采用混合數據存儲模型，使用Hadoop系統提供的HBase和HDFS存儲大量流量監視大數據。

（四）數據處理

數據處理層側重于大數據的收集、處理、提取和大數據技術下的數據處理所需的任務調度和數據質量控制，數據處理以SQL/JDBC/Thrift接口等多種形式向應用提供數據。

（五）數據應用

數據應用主要為原型平臺的用戶提供，主要集中在電子地圖、信號燈、統計圖表、數據表、儀表板、雷達圖等豐富的數據顯示平臺。

三、高速公路通行量監測分析系統功能介紹

高速公路流量監測與分析系統包括“數據查詢”、“主題分析”、“動態配置”三個模塊，其中主題分析模塊是系統的核心模塊。包括OD分析、車輛登記分析和其他功能。

（一）數據查詢

數據查詢有兩種函數：統計查詢和詳細查詢。統計查詢是指對數據量的整體掌握，包括對乘客和卡車的流向、乘車人和卡車的駕駛量、收費行駛距離、車輛和商品的總重量、軸數等地區整體貨物量的統計分析。通過選擇時間和地方，可以查詢不同地區的各種指標的統計報告。

（二）OD分析

城市高速公路的OD分析很大程度上涉及了該地區汽車出行規律和高速公路交通負荷容量的研究是交通規劃和相關工作的重要基礎

本論文的OD分析統計計算起始城市和終點城市，提供各地區交通流量起始城市和終點城市的統計分析。通過選擇起始城市、終止城市、起始時間、終止時間、車輛類型和其他條件，可以動態顯示不同城市之間的交通流量并進行排名。

（三）車流量、行駛量、周轉量、貨運量分析

考慮到高速公路交通分析中的重要指標，高速公路交通監測分析系統提供了在多個地區對交通流量、行駛量、銷售額和貨物量進行比較分析的功能，并使用地圖和曲線在多個維度上進行表示。

（四）收費站流量分析

收費站流量分析是對全國、地區、單一地區、單一收費站交通量的統計分析。可以通過區域范圍、開始時間、結束時間、收費站名稱、車輛類型等指標查詢設定，也可以分析收費站24小時的交通分布趨勢。

四、應用方向

（一）數據存儲

將高速公路詳細數據合并保存，提高統計效率，為政府決策提供數據支持。目前有26個地區（自治市）達成了每月詳細的數據報告，有22個報告數據指標。截至2016年11月，報告數據達到228億份，每月新增數據約7億份。本文將統一各省的數據存儲，管理共享中國26個省的高速公路數據，提供數據統計便利，提高統計效率，為政府決策提供優質的數據支持。

（二）監測分析

建立基于大數據的高速公路交通監測分析系統，為行業用戶提供信息服務。根據業務要求，基于大數據技術，本文建立了流量監測與分析系統，最后實現了海量流量數據的快速挖掘、分析、處理和視覺顯示。目前，該系統為行業用戶提供信息服務，實現數據監測和主題分析，加強交通運營管理的預測分析能力，并已正式投入使用。

（三）多元視覺顯示

以圖形圖像的形式顯示，包括電子地圖、信號燈、統計表、數據表、控制板、雷達圖等顯示方式，提高信息的直觀性和易用性，提高預測、協調和服務社會的能力。

五、結束語

大數據在交通中的應用仍有很多有待解決的問題，由于數據傳輸時間長、工作壓力大、處理時間長，數據質量和數據應用難以滿足實際需求。本文利用大數據技術建立高速公路交通量監測分析系統，希望未來可以實現更多的信息服務，為社會帶來便利。

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作者簡介：

陳思行，男，漢族，出生年月：1992年5月，籍貫：陜西省寶雞市眉縣，專業：機械設計制造及自動化，學歷：本科，職稱：助理工程師，研究方向：高速公路電子系統研發及運維管理。