基于通行大数据的车辆逃费稽查系统的研究与开发

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1、学校代码：10255学号：2161313基于通行大数据的车辆逃费稽查系统的研究与开发ResearchandDevelopmentOfTollEvasionInspectionSystemBasedonVehicleTrafficBigData学科、专业：控制工程研究生姓名：陈尔希指导教师：曾献辉副教授答辩日期：2018年05月31日东华大学学位论文原创性声明本人郑重声明：我恪守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已明确注明和引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰

2、写，我对所写的内容负责，并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日东华大学学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权东华大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在年解密后适用本版权书。本学位论文属于不保密□。学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日基于通行大数据的车辆逃费稽查系统的研究与开发摘要逃费稽查是高速公路营运管理中的一项重要工

3、作。一直以来，稽查部门主要依赖视频监控、人工技术分析、他人举报等方式打击逃费行为，这种工作模式存在工作量大、稽查效率低等问题。而随着联网收费的完善与成熟，逃费手段不断翻新，高速公路管理部门迫切需要利用新技术来提升逃费稽查水平。另一方面，高速路网营运系统每天产生大量的车辆通行流水数据，如出入站记录、断面/卡口通行记录、联网收费拆分记录等。虽然这些数据从单条来看是零散的，但将这些数据关联起来，就能大致得到车辆在高速路网中的通行行为。而当车辆发生逃费情况时，必然会在通行流水数据中表现出异常的通行行为。基于此，本文结合大数据与数据挖掘等技术，应用智能计算等方法，提出了一类基于通行大数据的车

4、辆逃费稽查系统的研究与开发。本文首先研究了车辆逃费相关的十一类通行异常行为，给出了基于通行数据的车辆异常行为挖掘分析算法。接着，提出了以车辆信用度作为车辆逃费可疑度指标，并利用多属性效用模型实现了车辆信用度的计算。在此基础上，利用BP神经网络对模型进行了改进。最后，结合实际项目，开发并实现了车辆逃费稽查系统。论文主要研究工作和创新点包括：1.构建用于逃费稽查的大数据平台。分析与整理现有高速公路各监测子系统中的收费与车辆流水等数据，设计适合稽查分析要求的数据基础集。在此基础上，通过数据采集程序的开发，实现数据的自动收集任务。与此同时，提出了基于分区与分表机制相结合的方法，实现了对大数

5、据下的数据分析与操作；提出了通过建立车辆档案，实现对收费系统数据存在的信息缺失、信息错误等情况的信息重建技术。2.研究了与逃费相关的十一类行异常行为。针对每一类常行为，给出了其基于通行数据的挖掘分析算法。通过对海量通行数据的分析，形成了车辆异常行为档案库。3.提出了车辆信用度指标和车辆逃费稽查模型与算法。本文对异常行为出现次数与车辆信用度之间关系进行了建模，给出了基于多属性效用模型的车辆信用度计算方法。通过某高速公路公司近三年的通行数据进行分析，表明了该模型具有一定的有效性。本文还利用BP神经网络对模型进行改进，实验表明，BPI模型使稽查的准确率从33%提高到67%，取得了满意的结

6、果。最后，本文还探讨了一类基于模糊评价车辆信用度计算模型，进一步提升了信用度计算的有效性和正确性。4.开发并实现了基于通行大数据的车辆逃费稽查应用系统。该系统集成了车辆通行数据收集、异常行为挖掘分析、车辆逃费稽查人机接口等功能，实现了对车辆逃费情况的实时与自动分析，较好地满足了实际应用的要求。本文开发的系统已实际上线运行，系统逃费稽查十分有效，大大提高了稽查部门的工作效率。本文的研究成果对大数据技术的应用具有良好的借鉴意义。关键词：逃费稽查；通行异常行为；高速公路；大数据；BP神经网络；车辆信用度IIRESEARCHANDDEVELOPMENTOFTOLLEVASIONINSPEC

7、TIONSYSTEMBASEDONVEHICLETRAFFICBIGDATAABSTRACTTheinspectionoftollevasionhasalwaysbeenanimportanttaskintheoperationandmanagementofhighways.Traditionally,theauditdepartmentmainlyreliesonvideosurveillance,manualtechnicalanalysis,andotherpe