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《基于通行大數(shù)據(jù)的車輛逃費稽查系統(tǒng)的研究與開發(fā)》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、學(xué)校代碼：10255學(xué)號：2161313基于通行大數(shù)據(jù)的車輛逃費稽查系統(tǒng)的研究與開發(fā)ResearchandDevelopmentOfTollEvasionInspectionSystemBasedonVehicleTrafficBigData學(xué)科、專業(yè)：控制工程研究生姓名：陳爾希指導(dǎo)教師：曾獻(xiàn)輝副教授答辯日期：2018年05月31日東華大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：我恪守學(xué)術(shù)道德，崇尚嚴(yán)謹(jǐn)學(xué)風(fēng)。所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨立進(jìn)行研究工作所取得的成果。除文中已明確注明和引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的作品及成果的內(nèi)容。論文為本人親自撰
2、寫，我對所寫的內(nèi)容負(fù)責(zé)，并完全意識到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。學(xué)位論文作者簽名：日期：年月日東華大學(xué)學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱或借閱。本人授權(quán)東華大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。保密□，在年解密后適用本版權(quán)書。本學(xué)位論文屬于不保密□。學(xué)位論文作者簽名：指導(dǎo)教師簽名：日期：年月日日期：年月日基于通行大數(shù)據(jù)的車輛逃費稽查系統(tǒng)的研究與開發(fā)摘要逃費稽查是高速公路營運管理中的一項重要工
3、作。一直以來，稽查部門主要依賴視頻監(jiān)控、人工技術(shù)分析、他人舉報等方式打擊逃費行為，這種工作模式存在工作量大、稽查效率低等問題。而隨著聯(lián)網(wǎng)收費的完善與成熟，逃費手段不斷翻新，高速公路管理部門迫切需要利用新技術(shù)來提升逃費稽查水平。另一方面，高速路網(wǎng)營運系統(tǒng)每天產(chǎn)生大量的車輛通行流水?dāng)?shù)據(jù)，如出入站記錄、斷面/卡口通行記錄、聯(lián)網(wǎng)收費拆分記錄等。雖然這些數(shù)據(jù)從單條來看是零散的，但將這些數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來，就能大致得到車輛在高速路網(wǎng)中的通行行為。而當(dāng)車輛發(fā)生逃費情況時，必然會在通行流水?dāng)?shù)據(jù)中表現(xiàn)出異常的通行行為?；诖?，本文結(jié)合大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，應(yīng)用智能計算等方法，提出了一類基于通行大數(shù)據(jù)的車
4、輛逃費稽查系統(tǒng)的研究與開發(fā)。本文首先研究了車輛逃費相關(guān)的十一類通行異常行為，給出了基于通行數(shù)據(jù)的車輛異常行為挖掘分析算法。接著，提出了以車輛信用度作為車輛逃費可疑度指標(biāo)，并利用多屬性效用模型實現(xiàn)了車輛信用度的計算。在此基礎(chǔ)上，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對模型進(jìn)行了改進(jìn)。最后，結(jié)合實際項目，開發(fā)并實現(xiàn)了車輛逃費稽查系統(tǒng)。論文主要研究工作和創(chuàng)新點包括：1.構(gòu)建用于逃費稽查的大數(shù)據(jù)平臺。分析與整理現(xiàn)有高速公路各監(jiān)測子系統(tǒng)中的收費與車輛流水等數(shù)據(jù)，設(shè)計適合稽查分析要求的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)集。在此基礎(chǔ)上，通過數(shù)據(jù)采集程序的開發(fā)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動收集任務(wù)。與此同時，提出了基于分區(qū)與分表機制相結(jié)合的方法，實現(xiàn)了對大數(shù)
5、據(jù)下的數(shù)據(jù)分析與操作；提出了通過建立車輛檔案，實現(xiàn)對收費系統(tǒng)數(shù)據(jù)存在的信息缺失、信息錯誤等情況的信息重建技術(shù)。2.研究了與逃費相關(guān)的十一類行異常行為。針對每一類常行為，給出了其基于通行數(shù)據(jù)的挖掘分析算法。通過對海量通行數(shù)據(jù)的分析，形成了車輛異常行為檔案庫。3.提出了車輛信用度指標(biāo)和車輛逃費稽查模型與算法。本文對異常行為出現(xiàn)次數(shù)與車輛信用度之間關(guān)系進(jìn)行了建模，給出了基于多屬性效用模型的車輛信用度計算方法。通過某高速公路公司近三年的通行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，表明了該模型具有一定的有效性。本文還利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對模型進(jìn)行改進(jìn)，實驗表明，BPI模型使稽查的準(zhǔn)確率從33%提高到67%，取得了滿意的結(jié)
6、果。最后，本文還探討了一類基于模糊評價車輛信用度計算模型，進(jìn)一步提升了信用度計算的有效性和正確性。4.開發(fā)并實現(xiàn)了基于通行大數(shù)據(jù)的車輛逃費稽查應(yīng)用系統(tǒng)。該系統(tǒng)集成了車輛通行數(shù)據(jù)收集、異常行為挖掘分析、車輛逃費稽查人機接口等功能，實現(xiàn)了對車輛逃費情況的實時與自動分析，較好地滿足了實際應(yīng)用的要求。本文開發(fā)的系統(tǒng)已實際上線運行，系統(tǒng)逃費稽查十分有效，大大提高了稽查部門的工作效率。本文的研究成果對大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用具有良好的借鑒意義。關(guān)鍵詞：逃費稽查；通行異常行為；高速公路；大數(shù)據(jù)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；車輛信用度IIRESEARCHANDDEVELOPMENTOFTOLLEVASIONINSPEC
7、TIONSYSTEMBASEDONVEHICLETRAFFICBIGDATAABSTRACTTheinspectionoftollevasionhasalwaysbeenanimportanttaskintheoperationandmanagementofhighways.Traditionally,theauditdepartmentmainlyreliesonvideosurveillance,manualtechnicalanalysis,andotherpe
