大数据背景下高速公路运营管理数据的应用研究

大数据背景下高速公路运营管理数据的应用研究

大数据是一种新型的数据处理手段，它是数据变量带来的质变结果的产物。如今，大数据与高速公路运营相融合，推动了行业数字化的转变，实现了自动扣费替代人工收费，成为了解放高速公路行业生产力的关键要素，为司乘创建了更为安全、畅通、高效的通行环境，将“运力”时代向“算力”时代推进。大数据应用于高速公路建立了强大的分析力量河北高速通过大数据分析对全省的路况、ETC、MTC、断面交通量、气象、纸卡、客服等历史和实时海量数据进行汇聚整合，并通过多种数据分析模型进行多维统计分析、关联分析、影响分析和预测分析，实现了对路网运营管理数据的全面精细化管理，解决了高速运营公司面临的跨部门业务协同困难、异构数据库无法互联、综合决策效率低、公众智能化服务水平有限等问题，提高了数据分析类应用的使用效率，从深度、广度、关联性等方面，挖掘出了已有数据的潜在业务价值，丰富了路网运行管理的分析手段，为保障路网运行和决策调度提供了多维度实时、有力的数据支撑。提升公众出行需求河北高速将大数据应用于公众出行服务的信息管理中，通过对公众出行服务数据进行深度分析与挖掘，从海量数据中，梳理出了出行用户的主要需求和关注重点，从而提升了信息的精准推送与服务品质，进一步提升了综合运营能力。可视化运营监测广东通驿高速公路服务区有限公司通过大数据实现信息互通和整合应用，使服务区各项数据与企业级数据中心之间实现信息互通，不同管理层级可通过大数据掌握运营数据的演变趋势、经营目标的完成比例、成本费用的管控现状，并通过应用将数据进行多角度分析，实现运营状态可视化监管。同时，通过对高速公路断面交通流量、服务区客流量、人流密集度等多项数据进行监测，可得到高速公路断面交通流量及变化趋势、进入服务区车流量占比、单车贡献度、进店率、成交率、客流贡献率等与经营因素相关联的数据分析，可用于评估服务区商铺的经营状况，分析商铺及业态分布是否合理，为服务区后期进行优化业态、布局调整、改造等提供科学的依据，进一步提高服务区商业运营的综合服务品质及经济效益。通过大数据建立完善的管理系统，将服务区现场巡检、公共卫生保障、安全生产、园林绿化、设备设施管理等基础管控业务纳入该管理系统，通过对各项业务的数据采集及分析，查漏补缺，控本节流，不断提升管理水平。智慧养护管理北京首发公路养护工程有限公司将大数据应用于公路的日常养护管理中，通过对养护数据的采集与积累，进一步挖掘数据功能，不断拓展数据应用的场景，实现对公路路况、养护计划、工作进度、效率等各项工作的分析，促进公路养护管理向规范化、科学化、智能化迈进。通过大数据的分析，合理分解养护任务，科学调配养护人员、物资及设备，进而提高了养护资金的使用效率，促进了降本增效和投资效率。北京首发公路养护工程有限公司2019年度较2018年度养护业务成本降低了1400余万元。智能化决策管理大数据在高速公路运营管理及业态中的应用，为运营单位在各项管理以及决策中提供了重要的数据和预判支撑。这无疑促进行业向科学化、智能化迈进。但是，大数据的应用在实际的运营管理中还存在人为孤岛、产业链条不健全等问题，还需要进一步的探索。基础数据收集阶段未能充分挖掘相关性目前，行业内有部分企业和管理机构仍处于对收费数据、监控数据、养护数据、服务区数据等偏重业务操作的基础数据收集阶段，初步建立起了相关数据库，进行了简单的分析或应用于还原业务动态和路网动态，并未深度挖掘数据之间的相关联性，未能使其发挥更大的价值。各关联机构的联网目前，高速公路的数据并未完全达到互通共享，同质企业和关联企业间的数据各自孤立。而交警、路政、气象等关联机构掌握的数据，亦没有形成联网机制，无法互通。而且，各机构内部对于业务数据收集也没有形成统一的标准，即使信息互通也无法做到数据共享，这使得大数据在实际应用中无法发挥效能。大数据产业链未建立大数据的产业链条包括数据获取、处理与储存、数据挖掘与应用三个部分，这三部分可通过专业公司进行系统的深度挖掘，但目前，行业内并没有建立起完整的大数据产业链。如果只依托各高速公路运营企业各自对其进行开发，势必会出现收集数据标准不统一、数据分析应用系统不够完善等相关问题，使得大数据的应用价值大打折扣。现在，大数据被转移到高速公路场景分析及个性化思维如何将大数据更好地应用到高速公路运营管理中，需要调整运营管理思维即：预测预判思维、概率相关思维、个性化思维以及“智脑”可靠思维。预测预判思维根据气象大数据和道路状况大数据等构建恶劣天气预警模型，通过与实际地点的监控数据结合进行分析，可以很准确地预测恶劣天气发生的种类、概率、影响范围等，从而可以提早制定应急预案，进行防范与应对。概率相关思维根据高速公路异常事件预警模型监测数据进行分析，当监测数据异常，预判有道路严重拥堵状况时，可提前制定相关应急预案进行交通疏导，避免出现严重交通拥堵现象。个性化思维通过大数据采集用户信息，根据用户数据分析，推送个性化的出行信息，推荐个性化的出行方案；在其进行旅游、购物、就餐、加油等活动时，为其推荐符合个人偏好的服务选项。“智脑”可靠思维充分利用大数据，根据实时路面、设施状况监测数据制定养护维护计划，不仅可以更合理地利用有限的人力物力，还可以最大程度地保障道路和设施的运行安全。数据决策思维大数据时代，依靠全面而可靠的数据，转变决策模式，树立用数据发现、用数据认知、用数据决策、用数据说话的数据决策思维。同时，面对行业数据的人为割裂，需要建立开放的互通共赢思维，让所有数据有序流动，充分交织，这便需要体现在管理人员思维方式的转变，用大数据思维进行管理即：数据决策思维、开放联通共赢思维、全样本思维、标准化思维。大数据赋能的实现方案形成“智脑”根据大数据进行辅助决策需要构建两个认知分析模型和两个策略知识库即：交通事件监测模型库、交通事件影响范围确定与分析模型库、交通事件处理知识库、交通疏导策略库，这些模型和知识库构成了应急决策的“智脑”。首先，需要将高速公路过往的交通监控视频数据、交通事件数据、交通流量数据、交通管控数据、应急处理数据、交通医疗数据、拥堵数据、天气数据等按时间轴和统一标准进行收集与整理，通过进一步融合形成多维度的历史数据库。然后，将收集的数据进行深度挖掘与分析。例如，通过交通监测收集到的视频和图片等相关信息，可初步分析交通事件的类型，再结合收集到的交通事件的相关数据对交通事件的严重程度、影响范围、影响时长进行预判，再通过交通疏导策略库与交通事件处理知识库进行分析，制定出相对完善的道路疏导策略。建立有效处置预案首先，通过融合道路智能装置、报警电话、车内智能装置，为决策“智脑”提供第一手的现场数据，再由“智脑”综合数据对该事件进行预判，并第一时间向相关部门发出预警。再通过收集到的当前天气、路况、车流量等相关信息，与巡逻车、驾驶员等提供的相关信息相结合，进行交通影响范围的分析评估，判断交通事件的性质与影响范围，并预估其对交通的影响。根据前两个阶段的监测评估与分析，提出有效应急处置预案，并提供阶段性反馈。交通事件处置完成后，则需要进一步采集和整理本次事件处置全过程的详细数据，补充完善相关的大数据信息，进而修正和优化现有模型和知识库，使数据不断迭代更新，让“智脑”在实际事件处置中，不断学习进步。取消高速公路省界收费站后，全国路网实现全网化运行。界限的消失，使得全网数字化新基建势必融为一体，这为全网大数据融合运营管理提供了重要的条件和基础