数据挖掘在高速公路逃费分析中的应用.pdf

在当前交通运输领域，高速公路作为重要的交通基础设施，在提升国家和地区经济水平、促进区域经济发展等方面发挥着重要作用。随着高速公路联网规模的扩大和联网收费业务的普及，如何有效管理和打击高速公路逃费行为成为提升高速公路服务质量、保障交通秩序的重要课题。在这一背景下，数据挖掘技术的应用为高速公路逃费分析提供了新的思路和方法。 一、高速公路逃费分析工作的必要性 随着高速公路网络的不断扩大，联网收费系统也日益完善，但实际收费过程中仍然频繁出现逃费现象。逃费行为不仅影响了高速公路的正常运营，降低了收益，也对交通安全造成威胁。逃费手段多样，包括篡改IC卡入口信息、换卡行驶、U型和J型掉头行驶、利用干扰设备篡改称重信息、假冒免费车辆等。这些问题的出现说明，单靠人工判断和检查已无法满足有效稽查逃费现象的需求，因此，借助数据挖掘技术进行深入分析和管理，已成为高速公路逃费分析工作的必要手段。 二、高速公路常见逃费行为分析 在高速公路逃费行为中，常见手段包括篡改IC卡入口信息、采取换卡行为、车辆在路网内进行掉头行驶和环绕行驶以减少计费里程、非法干扰动态称重系统、车型和计重信息的篡改以及假冒免费车辆等。这些行为不仅违反了相关法律法规，还对收费系统的正常运作和高速公路的经营效益产生负面影响。 1. 行驶里程数方面：逃费者通过篡改IC卡信息或换卡等方式减少行驶里程，以此降低通行费。 2. 车型方面：通过谎报车型信息或使用非标准OBU（车载单元）以减少通行费。 3. 计重方面：通过干扰称重系统或在服务区卸载货物，以及利用计重设备自身存在的计量偏差来逃费。 4. 免费车辆方面：利用军警车辆、绿色通道车辆等免费政策，通过伪装或假冒来逃避通行费。 三、加强数据挖掘应用的对策研究 为了有效打击逃费行为，提高高速公路服务质量，必须加强数据挖掘技术在逃费分析中的应用。具体对策包括： 1. 借助联网收费系统加强海量数据采集，采集内容包括时间信息、车辆数据、卡片数据、收费站信息、收费设备操作情况等，并保留大量历史收费数据。 2. 对单笔业务中的异常特征进行分析，包括对比车辆的入出口站、行驶时间、车型、总重以及计费金额，发现存在严重超速、超时、超限、篡改或短途重车、长途空车等异常情况。 3. 构建和优化逃费数据分析模型，常见的模型包括双向对开换卡、轻车换卡、干扰称重信息、客车车型大改小、假冒免费车辆等。 通过这些方法，可以及时发现逃费异常数据并提供给现场稽查人员作为参考，有效地对逃费行为进行震慑，减少逃费行为的发生。 总结而言，数据挖掘技术为高速公路逃费分析提供了新的技术支持，通过对海量数据的采集、分析和模型构建，不仅可以有效预防和打击逃费行为，还能提升高速公路的运营效率和管理水平，从而保障国家和地方经济的健康发展。