高速公路信息管理系统与交通数据分析
大数据背景下高速公路收费系统数据分析
大数据背景下高速公路收费系统数据分析高速公路收费系统数据分析一、背景介绍在大数据时代的背景下，高速公路收费系统承载着大量的交通流量和收费数据。
通过对这些数据进行分析，可以帮助相关部门和企业更好地了解交通状况、优化收费策略、提升服务质量和安全性。
二、数据收集1. 数据来源：高速公路收费系统的数据记录、车辆识别系统、电子收费系统等。
2. 数据内容：包括车辆类型、车辆进出时间、收费金额、车辆轨迹、收费站信息等。
三、数据清洗与预处理1. 数据清洗：对原始数据进行去重、缺失值处理、异常值处理等，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据预处理：对数据进行格式化、转换、标准化等操作，以便后续的数据分析和挖掘。
四、数据分析方法1. 描述性统计分析：通过统计指标（如平均值、中位数、标准差等）来描述数据的基本情况。
2. 关联分析：通过挖掘数据中的关联规则，了解不同变量之间的关系，如车辆类型与收费金额的关系等。
3. 聚类分析：将数据对象划分为不同的类别或簇，发现数据中的潜在模式和规律。
4. 时间序列分析：对时间维度的数据进行分析，探索数据的趋势和周期性变化。
5. 空间分析：通过地理信息系统（GIS）等工具，对数据进行空间分布和相关性分析。
五、数据分析应用1. 交通流量预测：基于历史数据，通过建立预测模型，预测不同时间段和地点的交通流量，为交通管理部门提供决策依据。
2. 收费策略优化：通过对收费数据的分析，了解不同车型、不同时间段的收费情况，优化收费策略，提高收入效益。
3. 交通事故分析：通过对车辆轨迹和事故数据的分析，找出事故易发地段和高风险时段，提出相应的交通安全措施。
4. 高速公路建设规划：通过对交通流量和收费数据的分析，为高速公路的建设规划提供科学依据和决策支持。
5. 服务质量评估：通过对车辆进出时间、收费时间等数据的分析，评估高速公路收费系统的服务质量，发现问题并改进。
六、数据分析工具1. 数据库管理系统：如MySQL、Oracle等，用于存储和管理大量的数据。
大数据背景下高速公路收费系统数据分析
大数据背景下高速公路收费系统数据分析一、背景介绍随着社会经济的发展和交通网络的完善，高速公路已成为人们出行的重要选择之一。
高速公路收费系统的数据分析对于交通管理、路况监控、收费策略优化等方面具有重要意义。
本文将环绕大数据背景下的高速公路收费系统数据分析展开讨论。
二、数据采集与处理1. 数据源高速公路收费系统数据主要来源于收费站的收费设备和相关的监控系统。
数据包括车辆通行时间、车辆类型、收费金额、收费站位置等信息。
2. 数据采集通过收费设备和监控系统，实时采集车辆通行时间、车辆类型、收费金额等数据。
同时，还可以结合其他数据源，如天气数据、交通流量数据等，进行综合分析。
3. 数据处理对采集到的数据进行清洗、整理和转换。
清洗过程包括去除重复数据、处理缺失值等。
整理过程包括将原始数据转化为可用于分析的格式，如建立数据库、建立数据表等。
转换过程包括对数据进行统一单位处理、数据类型转换等。
三、数据分析方法与应用1. 数据可视化通过数据可视化技术，将收费系统数据转化为直观、易于理解的图表、图象等形式。
可以使用柱状图、折线图、热力图等方式展示车辆通行时间、车辆类型分布、高峰期分布等信息，匡助交通管理部门了解交通状况。
2. 数据挖掘与关联分析通过数据挖掘技术，挖掘收费系统数据中的隐藏信息和规律。
可以利用关联分析算法，发现不同车辆类型之间的关联关系，如货车通行时间与收费金额的关联等。
这些关联关系可以为交通管理部门提供决策依据。
3. 预测与优化基于历史数据和机器学习算法，可以对车辆通行时间、收费金额等进行预测。
通过对预测结果的分析，可以优化收费策略，提高交通效率和用户体验。
四、数据分析案例以某高速公路为例，采集了一段时间内的收费系统数据进行分析。
1. 交通流量分析通过对车辆通行时间数据的分析，可以了解高速公路的交通流量变化趋势。
例如，可以发现早晚高峰期的交通拥堵情况，为交通管理部门提供交通疏导的依据。
2. 车辆类型分布分析通过对车辆类型数据的统计和可视化，可以了解不同类型车辆的分布情况。
大数据背景下高速公路收费系统数据分析
大数据背景下高速公路收费系统数据分析在大数据背景下，高速公路收费系统的数据分析变得越来越重要。
通过对收费系统的数据进行分析，可以帮助相关部门更好地管理和运营高速公路，提高收费效率，优化交通流量，提供更好的服务。
一、数据收集和整理1. 收集高速公路收费系统的相关数据，包括车辆通行时间、通行路段、收费金额等。
2. 对收集到的数据进行清洗和整理，去除重复数据、缺失数据和异常数据。
二、数据探索性分析1. 对收费系统数据进行基本统计分析，包括平均通行时间、最长通行时间、最短通行时间等指标。
2. 利用数据可视化工具，如柱状图、折线图等，展示不同时间段、不同路段的通行情况，以及收费金额的分布情况。
3. 分析不同车型、不同车牌号的通行时间和收费金额的差异，了解不同类型车辆的通行特点。
三、交通流量预测1. 基于历史数据，建立交通流量预测模型，预测未来不同时间段、不同路段的交通流量。
2. 利用预测结果，优化收费站的布局和收费策略，提前调配人力资源，提高通行效率。
四、收费效率评估1. 分析不同收费站的通行速度和等待时间，评估收费效率。
2. 根据评估结果，优化收费站的运营方式，减少车辆排队等待的时间，提高通行效率。
五、异常检测和故障预警1. 建立异常检测模型，检测收费系统中的异常数据，如通行时间异常、收费金额异常等。
2. 基于异常检测结果，提前预警可能出现的故障，及时进行维护和修复，保证收费系统的正常运行。
六、数据安全和隐私保护1. 加强对收费系统数据的安全保护，采取加密措施，防止数据泄露和恶意攻击。
2. 遵守相关法律法规，保护用户的隐私权益，对个人敏感信息进行保密处理。
综上所述，大数据背景下的高速公路收费系统数据分析可以帮助相关部门更好地管理和运营高速公路，提高收费效率，优化交通流量。
通过数据分析，可以进行交通流量预测、收费效率评估、异常检测和故障预警等工作，为高速公路的运营提供科学依据和决策支持。
同时，也要注重数据安全和隐私保护，确保数据的安全性和合法性。
高速公路交通数据分析及管理研究
高速公路交通数据分析及管理研究随着城市化进程的不断加速，交通问题成为一个重要的社会问题，而高速公路作为现代化交通网络的重要组成部分，更是成为了公众日常生活中不可或缺的一部分。
高速公路系统的建设和运行是国家发展和社会经济发展的重要支撑，越来越多的人选择高速公路作为交通方式，高速公路交通数据的分析与管理成为了不可缺少的一个方面。
一、高速公路交通数据分析的重要性随着高速公路的建设和使用，交通数据分析在高速公路管理和建设中也变得越来越重要。
高速公路的交通数据资料可以为公路交通管理部门以及路政管理和监控中心提供有用的信息，以便于进行科学的规划和制定路况方案。
此外，交通数据分析可以帮助管理人员更好地了解路况状况，把握公路使用情况，并制定针对公路管理、运营和建设的针对性措施和方案，从而更合理地分配资源，提高公路使用效率和安全性。
二、当前高速公路交通数据分析的现状当前高速公路交通数据分析主要包括三个方面：数据采集、数据分析和数据应用。
1. 数据采集高速公路交通数据采集主要分为两个方面：交通数据采集和环境数据采集。
交通数据采集包括道路交通流量监测、交通事故数据采集、车辆通过收费站的数量等方面的数据采集，并将采集到的数据传输至服务器进行存储和处理。
环境数据采集主要指的是路面状况、天气状况等方面的数据。
目前，高速公路交通数据采集主要依靠道路监测系统（RMS）以及视频监测系统（VMS）进行采集。
2. 数据分析高速公路交通数据分析主要包括两个方面：流量分析和安全分析。
流量分析主要针对道路交通流量进行分析和预测，如交通量分布情况、拥堵区域和行车速度等，以便于公路管理部门对交通流量进行合理调配。
安全分析主要针对交通事故数据进行分析和预测，如交通事故发生位置、事故类型等，以便于公路管理部门采取有效的措施提高路面交通的安全性。
3. 数据应用高速公路交通数据的应用主要是为了更好地管理路况、优化路况资源的分配、提高公路使用效率和安全性，以及为公众提供更好的服务。
大数据背景下高速公路收费系统数据分析
大数据背景下高速公路收费系统数据分析一、引言随着大数据时代的到来，各行各业都积累了大量的数据资源。
而在交通领域中，高速公路收费系统也产生了大量的数据。
通过对高速公路收费系统数据的分析，可以匡助相关部门优化收费系统运营，提高交通效率和服务质量。
本文将针对大数据背景下的高速公路收费系统数据进行详细分析。
二、数据来源和描述1. 数据来源高速公路收费系统数据主要来源于收费站的ETC（Electronic Toll Collection）系统、车辆识别系统、车辆通行记录等。
这些数据包括车辆通行时间、通行路段、车牌号码、车辆类型、收费金额等信息。
2. 数据描述（1）车辆通行时间：记录车辆进入和离开高速公路的时间，精确到秒。
（2）通行路段：记录车辆所经过的高速公路路段，包括起始点和终点。
（3）车牌号码：记录车辆的车牌号码，用于惟一标识车辆。
（4）车辆类型：记录车辆的类型，如小型车、大型车、摩托车等。
（5）收费金额：记录车辆通行所需支付的费用。
三、数据分析目标1. 收费系统运营分析通过对高速公路收费系统数据的分析，可以评估收费系统的运营情况，包括收费站的通行流量、收费金额的分布、不同时间段的通行情况等，以便优化收费系统的布局和运营策略。
2. 交通流量分析通过对车辆通行时间和通行路段的分析，可以了解不同路段的交通流量情况，包括高峰期和低峰期的通行情况，以便制定交通管理策略，缓解交通拥堵。
3. 车辆类型分析通过对车辆类型的分析，可以了解不同类型车辆的通行情况，包括不同类型车辆的通行时间、通行路段和收费金额等，以便优化车辆分类管理和收费策略。
四、数据分析方法1. 数据清洗对收费系统数据进行清洗，包括去除重复数据、处理缺失数据、修正错误数据等，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据可视化利用数据可视化工具，如Tableau、Power BI等，将清洗后的数据进行可视化展示，包括柱状图、折线图、地图等，以便更直观地分析数据。
大数据背景下高速公路收费系统数据分析
大数据背景下高速公路收费系统数据分析在大数据时代，高速公路收费系统的数据分析变得越来越重要。
通过对收费系统数据的深入分析，可以帮助管理者更好地了解交通流量、车辆类型、收费情况等信息，从而优化管理决策，提高服务质量。
本文将从数据分析的角度探讨大数据背景下高速公路收费系统的重要性和应用。
一、交通流量分析1.1 分析高峰时段的交通流量，帮助调整收费策略1.2 比较不同路段的交通流量，优化路线规划1.3 预测未来交通流量趋势，制定合理的交通管理措施二、车辆类型分析2.1 统计不同车型的通过数量，优化车道设置2.2 分析不同车型的收费情况，制定差异化收费政策2.3 预测未来车辆类型的变化趋势，调整服务设施和设备三、收费情况分析3.1 分析不同时间段的收费情况，识别收费高峰时段3.2 比较不同收费站的收费额，评估服务效率3.3 针对不同用户群体的收费情况进行分析，优化服务模式四、用户行为分析4.1 分析用户的通行频率和通行路线，了解用户行为习惯4.2 分析用户的支付方式和偏好，提供个性化服务4.3 预测用户未来的需求和行为趋势，制定用户管理策略五、安全事故分析5.1 分析事故发生的时间、地点和原因，提高事故预防措施5.2 比较不同路段的事故率，优化道路设计和交通管理5.3 预测未来可能发生的安全事故，制定安全预警机制综上所述，大数据背景下高速公路收费系统的数据分析对于优化管理、提高服务质量、提升用户体验等方面具有重要意义。
通过深入分析各项数据，管理者可以更好地制定策略，提高系统效率，实现智能化管理。
希望未来在高速公路收费系统的数据分析领域能够有更多的创新和发展。
高速公路交通管理的数据挖掘分析
高速公路交通管理的数据挖掘分析高速公路交通管理是指，对公路上车辆的流量、速度、事故等情况进行监控管理。
而要做好这项管理工作，数据挖掘分析就是一种非常重要的手段。
数据挖掘分析可以通过对各种数据进行整合、处理和分析，提供给管理者各种可视化的统计图、报表和预警信息，以便更好地进行管理。
一. 数据来源和类型高速公路交通管理中的数据可以来自多个方面，包括车辆识别系统、道路流量计、GPS定位设备、视频监控摄像头等。
这些设备都可以提供车辆类型、车速、车辆密度等信息。
基于这些信息，可以制作各种形式的数据报表。
二. 数据预处理和清洗在进行数据挖掘分析之前，需要对所得到的数据进行预处理和清洗。
这样才能保证分析结果的准确性和可信度。
因为现实生活中得到的数据往往存在缺失、异常、重复等问题。
例如，某个数据点可能没有被记录，或一个数据点的车速过高等。
这些问题需要手动进行检查和修正。
三. 数据分析方法接下来，根据所得到的数据，可以使用各种数据分析方法。
例如，可以使用聚类分析、主成分分析、关联规则挖掘、分类、回归等方法。
根据不同的数据类型和研究问题，选择不同的方法和技术，以便得到最优的分析结果。
四. 数据可视化最后，根据分析结果，可以采用各种数据可视化手段，如折线图、柱状图、散点图、地图等。
这些图表可以通过直观的方式展示分析结果，并且使人们能够更好地理解这些数据。
例如，组织各种数据报表，可以根据车辆类型、行驶速度、事故发生率等参数生成图表。
这些图表可以帮助管理者更好地了解公路交通的状况，并且制定合适的管理策略。
总之，数据挖掘分析应用于高速公路交通管理中，可以帮助管理者更好地了解公路交通的情况，并制定合适的管理策略。
同时，这种方法也要求我们具备强大的计算和统计学技术，才能更好地进行有效的数据分析和管理。
大数据背景下高速公路收费系统数据分析
大数据背景下高速公路收费系统数据分析一、引言在大数据时代，数据分析成为了各行各业的重要工具。
高速公路收费系统作为交通领域的重要组成部分，每天都会产生大量的数据。
通过对高速公路收费系统数据进行分析，可以帮助相关部门更好地了解交通状况、优化路网规划、提高交通效率等。
本文将围绕大数据背景下的高速公路收费系统数据分析展开讨论。
二、数据收集与处理1. 数据收集高速公路收费系统数据的收集主要通过收费站和电子收费系统进行。
收费站会记录车辆的进出时间、车型、车牌号等信息，电子收费系统会记录车辆通过收费站的时间、收费金额等信息。
这些数据可以通过自动化设备进行实时收集，并存储在数据库中。
2. 数据处理在进行数据分析之前，需要对收集到的数据进行预处理。
预处理的步骤包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据加载。
数据清洗主要是对数据中的错误、缺失和异常值进行处理；数据集成是将不同来源的数据整合在一起；数据转换是将数据转换为适合分析的形式；数据加载是将处理后的数据加载到分析工具中。
三、数据分析方法1. 描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的方法。
通过计算数据的均值、中位数、标准差等统计指标，可以了解数据的分布情况和基本特征。
在高速公路收费系统数据分析中，可以通过描述性统计分析来了解每日、每月或每年的车流量、收费金额等情况。
2. 关联分析关联分析是研究不同事物之间关系的方法。
在高速公路收费系统数据分析中，可以通过关联分析来找出车流量和天气、时间等因素之间的关系。
例如，可以分析不同天气条件下的车流量变化情况，以便预测未来的交通状况。
3. 聚类分析聚类分析是将数据分成不同的类别或群组的方法。
在高速公路收费系统数据分析中，可以通过聚类分析来将车辆划分为不同的类别，例如私家车、货车、客车等。
这样可以更好地了解不同类型车辆的行为特征，为交通管理提供依据。
4. 时间序列分析时间序列分析是研究数据随时间变化的方法。
在高速公路收费系统数据分析中，可以通过时间序列分析来预测未来的车流量和收费金额。
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浅谈高速公路信息管理系统与交通数据分析阎伟闫法贞提汝波（中创软件工程股份有限公司）摘要：高速公路交通系统中数据分析是重要的基础性工作。
它体现公路交通系统的业务情况以及车流构成、流量、流向等特征，可以为高速公路事业的规划、建设和管理提供科学依据。
随着我国公路收费系统步入了计算机联网收费阶段，利用高速公路信息管理系统进行高速公路的交通数据分析成为重要手段。
本文论述就山东高速公路信息化系统为基础如何进行高速公路交通数据分析进行描述。
关键词：联网收费，交通流量、数据分析一、山东高速公路信息化系统建设状况山东省高速公路建设一直在全国走在前列，1999年通车里程达1000公里、2002年通车里程达2000公里，2004年通车里程近3000公里。
然而相对国内其他发展较快省份，高速公路信息化系统的建设在1999年之前相对落后。
在山东省政府、山东省交通厅领导的高度重视下，于1999年开始建设山东省全省高速公路信息管理系统。
山东省高速公路信息管理系统从最初方案设计开始，就充分考虑整个系统的整体性和扩充性。
将全省已建设的、正在建以及未来将要建设的高速公路全部纳入。
并提出高速公路信息管理系统横向划分为网络系统、收费系统、监控系统三大系统，纵向划分为收费总中心、收费中心、收费分中心、收费站、收费车道五级结构。
实施过程为建设一条、并入一条。
确定的目标为实现全省高速公路联网收费和统一管理，做到路网内行驶一卡通和按路段合理结算。
山东省高速公路信息管理系统从2000年开始建设，截至2004年底已建成1个总中心、4个中心、37个分中心、147个收费站、1146个车道。
2005年上半年，东青、滨新高速公路顺利并网，至此，全省高速公路联网里程已经达到2600余公里。
目前收费总中心实时处理并存储全省高速公路联网收费的发卡、收费明细数据，包括各种特殊车辆、异常情况明细、车道流水数据等。
同时对通行费、车流量进行各种汇总统计，实现通行费的集中拆账。
随着高速公路管理水平的进一步提高，在目前收费总中心已实现海量数据集中处理存储的基础上，如何对收费数据进行进一步的管理、挖掘、分析也成为下一步研究课题。
在建设山东高速公路信息管理系统经验上，本文针对收费数据挖掘与分析，在基于数据仓库(DW)、数据挖掘(DM)和联机分析处理(OLAP)等信息技术，简要分析如何对高速公路中不同类型的数据进行采集、抽取、整合和转化，并按维度与层次对主题建立数据分析模型进行多维、深度分析，找寻隐藏在数据与数据之间的潜在关系，帮助管理者更清晰地认识高速公路整体运行情况，并提供精确数据以合理决策。
二、联网收费系统基础数据分析在高速公路联网收费系统中，收费机构层次较多，数据类型复杂，因此对联网收费系统基础数据分析就成为数据统计与分析的基础。
以山东省高速公路联网收费系统为例，从数据流程、数据类型、业务种类等几方面进行分析如下：1、数据处理流程收费数据处理流程示意图如下：收费车道发生发卡、收费原始业务，收费站管理基础收费业务；在收费站保存了最重要的原始记录数据，同时为保证数据上传时的信息安全性，真实性，采用了收费站在上送数据时分别将数据直接上传到收费总中心，收费分中心的数据传输方式，收费中心的数据由收费分中心汇总上传。
此种方式主要特点是收费站的收费数据在上传到的收费分中心及中心同时，也上传到收费总中心。
这样保证收费总中心数据采集的实时性和完整性。
2、业务种类分析高速公路业务种类分为发卡和收费业务量大类，发卡和收费业务分类主要体3、数据类型分析基础数据为各种明细业务数据，其包含的数据元素是进行数据分析的基础，4、数据分析的基本方法在高速公路中，以基础的明细数据为基础，可以进行大量的数据统计与分析。
根据业务数据各关键数据元素的分类及关联对数据进行统计，例如关键数据➢时间可以分为五分钟、小时、班次、日、月、季、年；➢通行费可以分为应收、实收、现金、记账、卡成本；➢业务发生机构分为收费站、收费分中心、收费中心、整个路网；……从以上数据相互组合，可进行统计的数据集合种类巨大。
在信息系统中，把基础汇总内数据进行自动的统计，然后根据需要进行组合，就可以方便的获取特定情况下所需要的数据。
例如在山东联网收费系统中收费总中心日常统计的主要报表：➢路网各级机构交通量日报(分车型/分车型)➢路网各级机构通行费收入日报表➢收费总中心通行费收入月/季/年报表(分收费站)➢收费总中心特殊车辆处理次数日/月/年汇总表➢收费总中心出口车道异常处理次数日/月/年汇总表➢收费总中心小时交通量日报表(分车型/车类)➢收费总中心日交通量月统计表(分车型/车类)➢收费总中心月平均小时交通量统计表(分车型/车类)➢收费总中心月交通量年统计表(分车型/车类)➢收费总中心年平均小时交通量统计表(分车型/车类)➢收费总中心周布平均交通量统计表(分车型/车类)➢收费总中心交通量变化情况月统计表➢路网各级机构月/年平均日交通量报表(分车型/分车型)➢路网各级机构交通量月/年报(分车型/车类)➢收费总中心日断面车流量报表➢收费总中心各收费站日高峰小时交通量报表➢收费总中心欠收通行费汇总表➢收费总中心通行费收入同期比较表➢收费总中心通行费年收入汇总表➢收费总中心日/月/季/年拆帐结果表➢收费总中心公务车月/年拆帐结果报表➢收费总中心月票卡发行月报表➢收费总中心票据领（印）、发放、结存表➢收费总中心通行卡库存检查报表➢收费总中心通行卡调拔明细表➢收费总中心坏卡库存量明细表➢收费总中心月/年交通量柱状图➢收费总中心历年月/年交通量柱状比较图➢收费总中心月/年累加交通量曲线图➢收费总中心历年月累加交通量比较图➢收费总中心月通行费柱状图➢收费总中心历年月通行费柱状比较图➢收费总中心月累加通行费曲线图➢收费总中心历年月累加通行费比较图➢收费总中心月日交通量曲线图➢收费总中心月日通行费收入曲线图➢收费总中心月/年平均小时交通量曲线图➢收费总中心日小时交通量曲线图➢月费车通行费明细表➢月费车通行费明细汇总表➢月费车通行费汇总表➢收费总中心交通量日报表(按超限区间)三、以车流量为例的深入数据分析在一些日常统计报表外，还可以对一些特定需要进行数据分析，以下以车流量举例说明。
1、以收费站为单位的车流流向分布统计从该站进入车流流向和以该站为出口车流分布统计：2005年七月份从京福鲁冀进入山东高速车流的流向统计起点终点一型二型三型四型五型六型二型客三型客总车流京福鲁冀京沪鲁苏5943 2055 8002 14921 3016 316 3 595 34851 京福鲁冀京福鲁苏3580 1265 5868 10022 1857 137 0 754 23483 京福鲁冀红花埠271 387 2613 9378 1676 59 0 43 14427 京福鲁冀德州北4815 486 1054 1019 349 42 0 202 7967 京福鲁冀天桥3798 452 1173 869 301 47 0 1158 7798 京福鲁冀. . . . . . . . . .京福鲁冀. . . . . . . . . .京福鲁冀. . . . . . . . . .京福鲁冀牛溪埠 3 0 1 1 0 0 0 0 5京福鲁冀垦利 1 0 0 1 1 0 0 0 3京福鲁冀朱桥 1 2 0 0 0 0 0 0 3京福鲁冀郯城0 0 2 0 0 0 0 0 2京福鲁冀李庄0 0 1 0 0 0 0 0 12005年七月份从京福鲁冀驶出山东高速的车流分布统计起点终点一型二型三型四型五型六型二型客三型客总车流京沪鲁苏京福鲁冀6343 2245 8907 22833 4695 461 3 635 46122 京福鲁苏京福鲁冀3639 1093 5036 7032 1155 127 0 1073 19155 德州京福鲁冀4745 356 739 1246 492 36 0 286 7900 红花埠京福鲁冀210 269 1372 4843 682 56 0 45 7477 德州南京福鲁冀2359 653 1446 1972 428 75 0 162 7095 . 京福鲁冀. . . . . . . .. 京福鲁冀. . . . . . . .. 京福鲁冀. . . . . . . .李庄京福鲁冀 1 0 0 1 2 0 0 0 4 泊里京福鲁冀0 0 0 1 0 0 0 0 1 莱芜临京福鲁冀0 0 0 1 0 0 0 0 1 齐河南京福鲁冀0 0 0 1 0 0 0 0 1 中桥京福鲁冀0 0 1 0 0 0 0 0 12、以路段为对象的流量分布统计：京福路（鲁西中心）入口发生车流流向分布终点一型二型货三型货四型五型六型二型客三型客总车流鲁西中心463935 45906 67710 118609 32504 6905 1 29153 764723 基建中心160266 13516 14431 20855 20279 11270 0 5703 246320 京沪山东中心45024 9788 29885 50297 15460 3305 11 3542 157312 日东中心48226 6338 9005 15594 7536 1526 3 3303 91531 绕城南环中心56768 4172 2793 18621 5550 888 0 762 89554 济馆路中心32300 2097 2661 3829 1739 778 5 1671 45080 滨新中心13810 895 1556 3728 2749 919 0 619 24276 烟台中心11158 543 1082 1767 1258 270 147 1570 17795 东青中心4372 319 677 1210 663 147 0 39 7427 青岛中心2791 290 752 2311 749 91 0 184 7168 鲁东中心4038 408 619 1014 396 136 0 398 7009 G206同三青岛中心170 13 62 159 42 9 0 1 456京福路出口发生车流来源分布终点一型二型货三型货四型五型六型二型客三型客总车流鲁西中心463935 45906 67710 118609 32504 6905 1 29153 764723 基建中心149008 12976 11008 14260 12379 4684 0 5372 209687 京沪山东中心 41326 8902 27357 49320 14621 2695 4 4102 148327日东中心44614 7179 9156 15687 7242 1465 0 3511 88854 绕城南环中心53367 4055 3979 17361 6877 2045 0 790 88474 滨新中心13321 625 1201 3337 2815 807 0 1088 23194 烟台中心10826 383 642 850 650 85 6 1931 15373 东青中心5468 433 551 883 818 222 0 58 8433 鲁东中心3931 283 349 376 198 38 0 312 5487 青岛中心2056 140 445 1806 653 73 0 113 5286 G206同三青岛中心79 12 12 28 14 0 0 4 149 济馆路中心54 5 0 1 2 0 0 0 623、以路段内各站高峰小时车流量为统计对象京福高峰车流量分析表（2005年6月1日）4、以路段内各段面的车流量分析京福断面车流量分析表（以2005年6月1日）断面起点断面终点断面总车流正向车流反向车流折合一型车流德州北京福鲁冀11656 5777 5879 31331 德州德州北13512 6757 6755 35929德州南德州699 397 302 1867平原北德州15276 7672 7604 38983平原北德州南1271 662 609 3196平原南平原北17238 8693 8545 44577 禹城平原南17214 8681 8533 44557 齐河禹城17615 8911 8704 45680 天桥齐河8121 4356 3765 17166 天桥济南西7618 4363 3255 16595 天桥济南北3229 1766 1463 3333 天桥济南2248 1221 1027 5515济南西齐河14352 6812 7540 40330济南西崮山24237 12766 11471 59066 崮山万德26734 13966 12768 61174 崮山济南南7436 3740 3696 12817 万德泰安西23457 12214 11243 55692曲阜北曲阜12073 6322 5751 26512 曲阜邹城6116 3037 3079 14562 曲阜曲阜南5108 2806 2302 10441 邹城峄山7730 3740 3990 18516 峄山滕州7730 3740 3990 18516 滕州滕州南7152 3462 3690 17473滕州南枣庄6594 3182 3412 15895 枣庄峄城5845 2799 3046 14860 峄城京福鲁苏5741 2743 2998 14657泰安西泰肥11938 6324 5614 26505泰安西泰安南10372 5331 5041 27663 泰肥满庄11888 6276 5612 26310 满庄磁窑13409 7099 6310 29320 满庄泰安南1250 718 532 2690 磁窑曲阜北12290 6448 5842 26516 济南济南北5950 2948 3002 6450 华山天桥10283 6777 3506 25320泰安南泰肥713 352 361 1826齐河南齐河230 227 3 565齐河南天桥2482 2482 0 5428齐河南济南西818 818 0 2204济南南济南西1090 547 543 3525 泗水曲阜880 518 362 1696泗水邹城653 345 308 1634 曲阜南邹城1442 621 821 35285、以车流起止点（OD）车流量统计6、两路段的综合信息车流量统计分析表京沪京福2004年度车流量综合统计分析表分析项目京沪/京福德州—泰安京福泰安西—鲁苏主线京沪泰安南—京沪终点京福合计京沪合计路段内收费站数量1413152729里程（公里）192.560164.08232.550356.640425.110收取路段通行费84821万49048万90914万133869万175735万拆分所得通行费85726万54235万90619万139962万176345万每公里路段发生的通行费445万331万390万393万415万路段内收费站出入口车流量198935519182584178743842907613537767935断面车流取样断面数量1413142728断面总车流632392474953763166624855112776878129864102平均断面年车流45170893810587475891841769214638003平均断面日车流12341104111300211412126727、计重收费模式下的超限车流分析超限车中不同车型超限通行费所占比例（2005七月份）路段中心一型二型货三型货四型五型六型二型客三型客滨新中心0.0124 0.0227 0.0689 0.2454 0.4044 0.2452 0 0.0006 东青中心0.0179 0.0100 0.034 0.1465 0.4340 0.3557 0 0.0016 基建中心0.0005 0.0045 0.0531 0.1434 0.3860 0.4113 0 0.001 济馆路中心0.0008 0.0130 0.1213 0.3258 0.2441 0.2938 0 0.0008 京沪山东中心0.0011 0.0202 0.1605 0.4759 0.2877 0.0523 0 0.002 鲁东中心0.0025 0.0061 0.0938 0.2414 0.4186 0.2355 0 0.0019 鲁西中心0.0010 0.0126 0.1594 0.4661 0.2846 0.0680 0 0.0079 青岛中心0.0005 0.0108 0.1168 0.4256 0.3567 0.0848 0 0.0045 日东中心0.0011 0.0215 0.1642 0.3633 0.3575 0.0888 0 0.0033 烟台中心0.0011 0.0069 0.1146 0.2387 0.3861 0.2510 0 0.0011 超限车中不同车型超限车流量所占比例（2005七月份）路段中心一型二型货三型货四型五型六型二型客三型客滨新中心0.0607 0.0714 0.1226 0.2592 0.2977 0.1865 0 0.0015 东青中心0.0882 0.0403 0.0682 0.1780 0.4426 0.1785 0 0.0038 基建中心0.0027 0.0093 0.1021 0.2027 0.3556 0.3241 0 0.0032 济馆路中心0.0049 0.0265 0.1649 0.3629 0.1721 0.2658 0 0.0026 京沪山东中心0.0046 0.0442 0.2073 0.5101 0.1995 0.0298 0 0.0041 鲁东中心0.0074 0.0091 0.1438 0.2994 0.3664 0.1694 0 0.0041鲁西中心0.0035 0.0208 0.2050 0.4890 0.2114 0.0525 0 0.0174 青岛中心0.0022 0.0209 0.2280 0.4082 0.2790 0.0436 0 0.0177 日东中心0.0063 0.0517 0.2708 0.3698 0.2409 0.0422 0 0.0178 烟台中心0.0065 0.0136 0.1701 0.2373 0.4043 0.1655 0 0.0024四、小结高速公路交通数据分析是一个较为复杂的过程，以上只是将车流量进行了简单的统计，交通数据分析还要对通行费、通行卡进行综合统计。