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高速公路联网收费稽查管理应用研究

作 者: 张晓航
导 师: 许宏科
学 校: 长安大学
专 业: 交通信息工程及控制
关键词: 高速公路联网收费 收费稽查 数据挖掘 建模和模型应用 Weka
分类号: U495
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 106次
引 用: 3次
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内容摘要


随着高速公路联网规模的扩大,车辆单次缴费金额增大,从而导致高速公路偷逃通行费行为的增加,收费稽查就成为减少财产损失的必要手段。现有的收费稽查工作缺乏对偷逃通行费行为和收费稽查工作的系统研究,而且主要依靠人工稽查,缺乏技术手段支持。通过对偷逃通行费行为和收费稽查工作的系统研究可以改进目前各高速公路收费管理单位稽查人员业务研究的不足;数据挖掘可以从实际应用数据中提取有用的信息和知识,可以从数据中找出其中的模式,能够很好的进行分类与预测。因此可以使用数据挖掘技术辅助联网高速公路收费稽查,提高稽查的效率和准确度。论文论述了联网收费系统的基本概念,分析了省域联网收费中收费机构与收费征收流程、征收范围与车型分类、收费中心系统构成与功能等方面,对联网收费模式下收费稽查的内涵、稽查方式和稽查内容等方面进行了深入分析。重点对高速公路的偷逃通行费现象进行了全面的分析与研究,将其分为了假冒类、作弊类、违规类和缺陷类等四类,并对每类进行了详细介绍,并对偷逃通行费行为提出了相应的稽查措施。论文研究了高速公路联网收费系统的数据构成、收费数据特点以及分析了数据通过抽取、清洗、转换、加载一系列的采集过程,对收费稽查数据仓库的设计进行了理论研究。在此基础上,重点研究了数据挖掘技术,利用收费记录中特征字段和偷逃通行费现象之间的关联,分析并设计了用于辅助收费稽查模型,并使用数据挖掘工具Weka实现了对所设计模型的建模与模型应用。模型应用的结果证明预测精度高,对于变档、换卡、出入口车牌不符、U型车等偷逃通行费行为有很高的稽查性能。论文对联网收费稽查业务及偷逃通行费行为的系统研究和利用数据挖掘技术建立的收费稽查模型可以规范和指导收费稽查工作,提高稽查工作的效率,提升联网收费稽查管理的水平。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-10
第一章 绪论  10-17
  1.1 研究背景  10-14
    1.1.1 背景介绍  10-11
    1.1.2 国内外相关研究与现状  11-14
  1.2 研究目的与意义  14-15
  1.3 研究内容  15
  1.4 创新点  15-17
第二章 联网收费稽查业务研究  17-42
  2.1 联网收费系统主要功能与总体构成  17
  2.2 省域高速公路联网收费分析  17-22
    2.2.1 联网收费发展过程  17-18
    2.2.2 联网收费机构与收费征收流程  18
    2.2.3 联网收费征收范围与车型分类  18-19
    2.2.4 省高速公路收费管理中心系统构成及系统功能  19-22
  2.3 联网收费模式下收费稽查的研究  22-24
    2.3.1 收费稽查的内涵  22
    2.3.2 联网收费稽查机构的设置  22-23
    2.3.3 联网收费稽查方式  23-24
    2.3.4 联网收费稽查内容  24
  2.4 高速公路联网收费偷漏费现象分析  24-33
    2.4.1 假冒类  26-27
    2.4.2 作弊类  27-30
    2.4.3 违规类  30-32
    2.4.4 缺陷类  32-33
  2.5 联网收费稽查  33-41
    2.5.1 作弊行为的识别、认定和抓获  33-35
    2.5.2 人工现场稽查  35-40
    2.5.3 人工事后稽查  40-41
  2.6 本章小结  41-42
第三章 高速公路联网收费稽查数据仓库设计  42-56
  3.1 数据仓库技术  42-45
    3.1.1 数据仓库技术的概念及特点  42-43
    3.1.2 数据仓库的体系结构  43-44
    3.1.3 数据仓库的设计  44-45
  3.2 高速公路联网收费系统数据构成和收费数据特点  45-46
    3.2.1 联网收费系统数据构成  45-46
    3.2.2 高速公路联网收费系统数据特点  46
  3.3 联网收费稽查数据仓库的主题及数据准备  46-47
  3.4 联网收费稽查数据仓库建模  47-52
    3.4.1 概念模型  47-49
    3.4.2 逻辑模型  49-50
    3.4.3 物理模型  50-52
  3.5 数据采集  52-55
    3.5.1 数据抽取  53-54
    3.5.2 数据清洗、转换  54
    3.5.3 数据加载  54-55
  3.6 本章小结  55-56
第四章 数据挖掘及其算法研究  56-68
  4.1 数据挖掘技术  56-59
    4.1.1 数据挖掘的概念及挖掘过程  56-57
    4.1.2 数据挖掘方法  57-58
    4.1.3 数据挖掘的应用  58-59
  4.2 关联规则的研究  59-62
    4.2.1 关联规则的基本概念  59-60
    4.2.2 Apriori算法  60-62
  4.3 分类法的研究  62-65
    4.3.1 分类法的基本概念  62
    4.3.2 决策树算法  62-65
  4.4 聚类法的研究  65-67
    4.4.1 聚类法的基本概念  65-66
    4.4.2 划分法和基于密度法  66-67
  4.5 本章小结  67-68
第五章 基于数据挖掘的联网收费稽查的实现  68-78
  5.1 挖掘工具的介绍  68-71
    5.1.1 挖掘的数据格式  68-69
    5.1.2 用户界面简介  69-71
  5.2 数据挖掘在收费稽查中的实例应用  71-77
    5.2.1 实验环境  71
    5.2.2 车型升降档稽查  71-75
    5.2.3 车牌不符的稽查  75-76
    5.2.4 收费稽查的决策指导  76-77
  5.3 本章小结  77-78
结论  78-80
参考文献  80-82
攻读硕士学位期间发表的论文  82-83
致谢  83

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中图分类: > 交通运输 > 公路运输 > 交通工程与公路运输技术管理 > 电子计算机在公路运输和公路工程中的应用
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