高速公路信息管理系统与交通数据分析
高速公路动态交通流量监测与分析系统设计
高速公路动态交通流量监测与分析系统设计摘要：随着城市化进程的不断加速和经济的快速发展，高速公路已成为现代交通系统中不可或缺的重要组成部分。
为了保障高速公路的安全和顺畅，设计一个高效的动态交通流量监测与分析系统显得尤为重要。
本文基于此需求，提出了一个高速公路动态交通流量监测与分析系统设计方案，主要包含硬件架构、软件功能以及系统特性等方面。
1. 引言高速公路是连接城市之间的重要通道，人们在生活和工作中经常使用高速公路。
为了保证高速公路的安全和交通的顺畅，设计一个动态交通流量监测与分析系统具有重要意义。
该系统可以及时监测高速公路上的交通情况，并对交通流量进行分析，从而为交通管理部门做出科学决策提供参考。
2. 硬件设计2.1 传感器传感器是高速公路动态交通流量监测与分析系统的核心组成部分之一。
传感器可以感知道路上车辆的数量和运动情况，并将数据传输到系统后台进行分析。
在设计过程中，采用了压电传感器和红外线传感器相结合的方式来实现对车辆数量和速度的获取，提高了监测的准确性和可靠性。
2.2 数据收集设备为了获取传感器所采集的数据，并进行存储和传输，设计了数据收集设备。
数据收集设备包括数据采集卡、存储器和通信模块，通过这些设备可以实现对传感器数据的采集、存储和远程传输，保证了数据的完整性和时效性。
2.3 数据处理服务器数据处理服务器是对采集到的数据进行处理和分析的地方。
通过建立高速公路动态交通流量监测与分析系统的数据处理服务器，可以实现对传感器数据的实时处理和分析，提取出交通流量等相关信息。
数据处理服务器采用分布式架构，提高了系统的处理能力和数据的处理速度。
3. 软件设计3.1 数据传输与存储模块数据传输与存储模块负责将数据从传感器传输到数据处理服务器，并将处理结果存储起来。
在设计上，采用了高效的数据传输协议和数据存储方案，保证了数据的及时性和可靠性。
同时，还实现了数据压缩和加密等功能，以降低数据的传输量和提高数据的安全性。
高速公路交通管理信息系统建设背景及作用
高速公路交通管理信息系统建设背景及作用近年来，随着交通运输业的快速发展和人民生活水平的提高，我国高速公路交通量不断增加，与此同时，也给高速公路交通管理带来了巨大的挑战。
为了更好地保障高速公路交通的安全和流畅，提高交通管理的效率，高速公路交通管理信息系统的建设应运而生。
一、背景高速公路是城市交通和经济发展的重要组成部分，具有快速、安全、便捷的特点，日益成为人们出行的首选方式。
然而，随着社会和经济的不断发展，高速公路交通量快速增长，交通拥堵、事故频发、交通管理困难等问题也开始显现。
为了解决这些问题，高速公路交通管理信息系统的建设成为当务之急。
二、作用1. 实现实时监控和远程管理：高速公路交通管理信息系统可以通过摄像头、传感器等设备，实现对全网的实时监控。
交通管理人员可以随时掌握道路交通状况，及时发现拥堵、事故等异常情况，并远程进行指挥和管理，实现对交通的精细化管理。
2. 提供决策依据：高速公路交通管理信息系统可以对交通数据进行采集、统计和分析，为决策者提供全面可靠的数据支持。
通过对交通流量、交通事故等数据的分析，可以快速掌握交通状况，为交通管理部门制定科学合理的交通管理策略提供依据。
3. 提高交通管理效率：高速公路交通管理信息系统可以自动化地完成一系列交通管理工作，比如交通信号灯的控制、路面监测设备的管理等。
通过自动化和智能化技术的应用，可以减少人为因素的干扰，提高管理效率，缩短交通管理响应时间，更好地满足人们出行的需求。
4. 提升交通安全：高速公路交通管理信息系统可以通过车辆识别、违章抓拍等技术手段，对违法行为进行监测和处理。
一旦发现问题车辆，交通管理人员可以及时采取措施，保障交通安全。
同时，信息系统的建设还可以配合交通警察部门进行交通违法行为的打击，加强对交通违法行为的处罚力度，提高道路交通秩序和安全。
5. 优化用户体验：高速公路交通管理信息系统可以提供实时的交通信息，包括路况、拥堵情况等，帮助用户选择最佳的出行路线。
高速公路智能交通系统中的数据采集与处理技术研究
高速公路智能交通系统中的数据采集与处理技术研究高速公路是现代交通体系不可或缺的一环。
而高速公路智能交通系统更是保障公路安全、优化公路运输效率、减少车辆拥堵的重要手段。
其中，数据采集与处理技术是智能交通系统中最为基础和关键的环节。
一、智能交通系统的数据采集智能交通系统中数据的采集，一般采用传感器等设备对公路上的运行情况和车辆信息等进行实时监控和采集。
1.车辆感知系统车辆感知系统分为视觉感知和雷达感知两种。
其中视觉感知采用摄像头对车辆进行捕捉和识别等操作，而雷达感知通过雷达的发射和接收来获取车辆的运行和位置信息。
2.气象感知系统气象感知系统主要采用气象传感器测量空气温度、湿度、风速、雨量等指标，并将其转换为电子信号，经过数据传输传到监控中心，以便及时采取相应措施。
3.路面感知系统路面感知系统主要包括车辙检测装置、光纤传感器等，可以依据车辆在路面上的行驶情况以及路面结构如波动等因素来掌握公路的实时状态，从而及时进行维护和管理。
二、智能交通系统中的数据处理通过采集车辆的行驶信息和公路的实时状况，智能交通系统可以进行精细化的地图标记和车辆调度，大幅度降低路面拥堵率并提高出行效率。
1.智能化的数据分析智能化的数据分析技术一般采用机器学习、深度学习等人工智能技术，对采集到的数据进行预处理、清洗、分类等操作，并将结果给出反馈，进而进行下一步分析和应用。
2.智能化的路径规划基于采集的数据，智能交通系统应用路径规划算法，选择最优的出行方案，包括时间、距离、车流量等多维因素综合考虑，从而使行车过程更加平稳、高效。
三、智能交通系统中的若干研究方向1.数据的运用和分析方法研究如何更好地使用机器学习、人工智能等技术，以及更准确和可视化的数据分析方法等，都需要各领域专业研究人员深度探讨。
2.多源数据融合规划通过路况感知、路面感知、车辆感知等多来源数据的采集和融合，精确刻画公路的运行状态，为路况分析、车辆调度和路径规划等提供更加准确的基础数据。
交通运输大数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
交通运输作为国民经济的重要支柱，其行业运行状况直接关系到国家的经济发展和社会稳定。
交通运输大数据分析通过对海量数据的挖掘、分析和应用，可以为交通运输规划、管理、运营和决策提供有力支持。
本报告旨在通过对交通运输大数据的分析，揭示行业发展趋势，为相关部门和企业提供决策依据。
二、数据来源与处理1. 数据来源本报告所涉及的数据主要来源于以下几个方面：（1）交通运输行业统计数据：包括道路运输、水路运输、铁路运输、航空运输等方面的统计数据。
（2）地理信息系统（GIS）数据：包括道路、铁路、航道、机场等交通基础设施的地理信息。
（3）实时交通数据：通过交通监控设备、移动终端等途径获取的实时交通流量、速度、拥堵状况等数据。
（4）社交媒体数据：通过微博、微信、抖音等社交媒体平台获取的与交通运输相关的信息。
2. 数据处理（1）数据清洗：对原始数据进行去重、去噪、补缺等处理，确保数据质量。
（2）数据整合：将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据格式。
（3）数据标准化：对数据进行标准化处理，消除不同数据之间的差异。
三、数据分析1. 交通运输行业发展趋势分析（1）交通运输需求增长：随着我国经济的持续发展，交通运输需求不断增长，尤其是在城市化进程中，城市交通拥堵问题日益突出。
（2）交通运输结构优化：近年来，我国交通运输结构不断优化，铁路、水路等运输方式占比逐渐提高，公路运输占比有所下降。
（3）交通运输新技术应用：大数据、云计算、人工智能等新技术在交通运输领域的应用越来越广泛，为行业带来了新的发展机遇。
2. 交通运输运行状况分析（1）交通流量分析：通过对实时交通数据的分析，可以了解不同时段、不同路段的交通流量变化，为交通管理和疏导提供依据。
（2）交通拥堵分析：通过对交通拥堵数据的分析，可以找出拥堵原因，提出相应的治理措施。
（3）交通安全分析：通过对交通事故数据的分析，可以了解事故发生的原因和规律，为交通安全管理提供参考。
高速公路ETC收费系统数据分析与应用研究
高速公路ETC收费系统数据分析与应用研究随着经济发展和交通网络的不断完善，高速公路已经成为了人们出行的主要方式之一。
同时，高速公路也是国家重点打造的智慧交通大数据应用场所之一。
ETC 收费系统是其中一项技术性最强的，同时也是使用最为广泛的收费方式之一。
本文从ETC收费系统的原理入手，探讨高速公路ETC收费系统数据分析与应用的相关问题。
一、ETC收费系统原理ETC英文全称为Electronic Toll Collection，即电子收费系统，这一技术诞生于上世纪90年代，主要应用于高速公路收费系统的构建。
传统的高速公路收费方式是人工收费，即车辆进入高速公路时，需要经过一个专门的收费站，人工收费员通过收取现金或刷卡的方式进行收费。
这种方式存在很多问题，比如收费站的排队等待时间长、交通拥堵，容易引起事故，对收费车辆和收费员等都存在安全隐患。
ETC由车辆上的电子标签与收费站之间的电子设备组成。
车辆通行收费站时，通过电子设备自动识别车辆，再从车辆的预付费账户中扣款，从而实现无人值守的快速收费。
二、ETC收费系统数据分析随着ETC收费系统的普及，所涉及的数据量也越来越大。
数据分析是ETC系统的有力支撑，通过对ETC系统中的数据进行分析，不仅能够优化收费管理，提高交通效率，还可以为城市交通规划和出行分析提供参考依据。
1.收费行为分析在ETC系统中，每一个车辆通过收费站时，都会被识别并产生一条收费记录。
这些收费记录包含了车辆的进入时间、退出时间、收费金额、车辆类型、ETC标签号码等信息。
通过对这些信息的分析，可以判断出用户的付费习惯，例如用户对不同收费通道的使用情况、对电子钱包的充值情况等等。
这些数据对于收费管理、推广新的收费方式都具有重要的参考价值。
2.路况分析ETC系统中，每个收费站的车流量、车速等信息可以被实时监控。
通过这些数据对路面交通情况进行分析，可以掌握交通拥堵的情况、高峰期的车流量、车速、流量分布等信息，从而对道路的流量进行精细化管理和流程设计，提高交通的运输效率和道路利用率。
信息管理系统在高速公路管理中的应用
Ｑ
皇
信息管理系统在高速公路管理 中的应用
◆ 吴 政 锋
摘要 ：在现代 高速公路管理 中，信 息管理 系统具有 十分重要的地位 ，进一 步优化完善信 息管理 系统 。可 以使 该 系统 能够充分 实现 高速公路管理各部 门之 间的信息共享，从 而提 高工作效率的作用 ，起到节约管理成本 。 关键词 ：信 息管理 系统 ； 高速公路 ；数据库
心 ，然后 由分 局指挥调度 中心指派部门和人员及 时解决 情况 ，当处理 完情况后 ，需要及时汇报给指挥 中心 。在 整个处 理过程 中 ，分局领导和部门负责人都 能利用系统
地段的计算机快速 串联成网络 ，包括交通信息 、图形显
示计算机 、以及主计算机等。系统连接外场设备和各计
信息 系统 Ｔ程 Ｉ ２ ０ １ ３ ． ５ ． ２ Ｏ ２ １
当下高速公路信息管理系统仍 然存在一些 问题 ，使
高速公路服务水平不是很理想 ，高速公路运 营管理水平
终端对发生的情况 的解 决过程给予批示 。
决 定服务水品 ，主要存在 以下几个问题 。１ ． 信 息沟通不 及 时 ，从 而使各个部 门之间很难及 时有效地进行衔接 ， 使 管理效率降低 。２ ． 信息难 以共享 。导致 管理全 路况的 宏 观指挥调度不 能及时调控。３ ． 靠 管理人员 手工 计算 、 登记 和统计 的各管理部门信 息 ，效率低 ，并耗费人力 ， 查 询不便 。４ ． 应急组织 面对 突发事件管理延迟 ，当高速 公路发生 突发事件 ，需紧急疏散人群时 ，不能快速准确
线 ，从 而保证 了系统顺利运行的速度 ，信息管理系统 的 开发人员通过对受到 的外部攻击 总结和研究 ，多次优 化 了系统代码 ，使信息 系统安全性大大提 升 ，从而降低了 使系统遭受攻击 的危险系数ｐ Ｊ 。
高速公路交通流量的监测与分析
高速公路交通流量的监测与分析现代社会，高速公路作为重要的交通运输网络，承载着巨大的交通流量。
为了提高高速公路的通行效率和保障交通安全，监测和分析高速公路交通流量显得尤为重要。
本文将介绍高速公路交通流量监测与分析的方法和技术。
一、监测方法高速公路交通流量的监测方法多种多样，常见的方法包括车辆计数器、交通摄像头、电子收费系统和车牌识别系统等。
1. 车辆计数器车辆计数器是一种简单而常见的监测方法。
它通过安装在高速公路入口和出口的传感器，实时记录进出车辆的数量，并根据进出车辆的时间间隔计算出交通流量。
车辆计数器可以提供准确的车流数据，但无法获取进一步的车辆信息。
2. 交通摄像头交通摄像头是一种广泛应用的监测方法。
通过安装在高速公路上的摄像头，可以实时获取车辆的影像和车头方向等信息，并利用图像识别技术对车辆进行分类和计数。
交通摄像头可以提供更详细的数据，如车辆类型、车速和车道使用情况等。
3. 电子收费系统电子收费系统也是一种常用的监测方法。
它通过在收费站设置的电子感应器，可以实时获取过往车辆的信息，并记录下进出车辆的时间、车型和车牌号码等数据。
电子收费系统具有高效、准确的特点，但受限于收费站位置，无法对高速公路其他区域的交通流量进行监测。
二、分析技术高速公路交通流量的监测只是第一步，对数据进行分析才能发现一些潜在的问题和改进措施。
现代技术为分析提供了许多有力的工具，如数据挖掘、模型预测和智能交通系统等。
1. 数据挖掘数据挖掘是一种通过分析大量数据，发现其中的关联和模式的技术。
在高速公路交通流量的分析中，数据挖掘可以帮助确定交通高峰期、识别交通事故和预测交通拥堵等。
通过对已有交通流量数据的挖掘，可以提升高速公路运行效率和优化交通管理。
2. 模型预测模型预测是通过建立合适的数学模型，预测未来的交通流量变化。
常用的模型包括时间序列模型、神经网络模型和支持向量机模型等。
使用这些模型可以根据历史数据和其他影响因素，预测高速公路未来的交通流量，为调度和管理提供参考依据。
高速公路大数据分析与监测
高速公路大数据分析与监测随着社会的快速发展，交通运输行业也获得了长足的进步。
高速公路的建设不断扩张，交通运输变得更加现代化和智能化，高速公路大数据分析与监测技术的出现也为道路安全管理带来了很大的便利。
高速公路大数据分析技术的意义在高速公路管理过程中，有了大数据分析技术，管理者可以及时获取和掌握道路上各种信息，如交通流量、车速、车道使用率、密度等，还可以分析预测出可能出现的交通拥堵问题，从而及时采取有效的应对措施，提升交通通行效率，缓解拥堵情况，保障行车安全。
此外，大数据分析技术可以对道路交通情况进行综合评价，以更科学的方法设计出更高效的道路网络规划，进一步完善交通系统建设和管理系统，为未来的发展奠定基础。
高速公路大数据监测技术的应用高速公路大数据监测技术是对交通运行过程中各种复杂数据的实时采集、传输、存储和处理的技术，通过监测设备和传感器对道路上的各种情况进行实时监测，为管理者和驾驶员提供及时、可靠、准确的信息，实现对道路交通情况的精确掌握、合理分析、科学预测以及快速处理。
基于高速公路大数据监测技术，交通管理人员可以把道路交通情况进行实时监测，了解到路段通行情况，包括车速、车距、车辆数量、密度、车道使用率等一系列数据。
当发现拥堵状况时，可以及时采取有效的措施，如增加监测设备、配备警力，以及调度道路资源等，最大限度地缓解交通压力，提高通行效率。
此外，还可以根据历史数据和当前数据综合分析，预测未来可能出现的拥堵出现，并通过道路信息发布系统普及给广大的司机朋友，提供交通行车建议和实时分路策略，让他们的行进更加愉快和顺畅。
高速公路大数据监测技术的未来发展高速公路大数据监测技术一直在不断发展，与此同时，随着技术的发展，它也将会不断提高，未来的高速公路大数据监测技术和智能控制系统将更加精确、快捷、安全，以满足人们对更高效、更安全、更舒适道路出行的需求。
另外，未来高速公路大数据监测技术还将会进一步的扩大其应用领域，从城市道路等方面进行拓展，为城市的交通安全和通行效率提供帮助。
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1 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
总公司 分公司 管理处 收费总中心 收费中心 收费分中心 收费站 收费车道 监控总中心 监控中心 监控分中心 外场设备 通信总中心 通信中心 通信分中心 通信站 2
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： 3
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现在车型、车类的划分，简要划分如下： 车型分类 车类分类 一型车 二型货 二型客 三型货 三型客 四型车 五型车 六型车 普通车 军车 违章车 车队 公务车 月费车
如采用计重收费，又可分为正常车和超限车，超限车又按超限等级划分 等级一 0%-50% (不含30％，含50%) 超过部分按基本费率0.5倍征收 等级二 50%-100% （含100%） 超过部分按基本费率1.5倍征收 等级三 100%-200% （含200%） 超过部分按基本费率3倍征收 等级四 200% 以上 超过部分按基本费率5倍征收
3、数据类型分析 字典类 明细数据 基础汇总数据 车型编码 发卡明细 收费员上下班发卡/收费汇总
原始数据. 收费总中心 收费中心 收费分中心 收费站
中心统计数据 命令处理结果.
分中心统计数据 命令处理结果. 收费车道
调整时钟、调整费率、调 整黑名单、控制命令….
收费站原始数据， 命令处理结果.
调整时钟 调整费率
调整时钟 调整费率
收费站统计数据， 命令处理结果. 4
车类编码 收费明细 五分钟汇总 机构编码 特殊业务明细 小时汇总 业主编码 异常情况明细 日汇总 操作员编码 车流量汇总 运行参数 通行费汇总 配置参数
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，以下列出发卡及收费业务明细的主要数据元素。 发卡明细数据 收费明细数据 计重数据 1 流水号 2 业务种类 3 事件种类 4 收费机构代码 5 特殊情况类型 6 发生时间 7 传输时间 8 车道代码 9 收费员代码 10 收费员班次 11 车辆类型 12 车辆种类 13 车牌号 14 卡种类 15 卡号 16 好卡流通量 17 坏卡流通量 18 线圈检测数 19 逻辑日期 1 流水号 2 特殊情况类型 3 业务种类 4 事件种类 5 收费机构代码 6 发生时间 7 传输时间 8 车道代码 9 收费员代码 10 收费员班次 11 卡种类 12 卡号 13 储值卡号 14 车辆种类 15 车辆类型 16 车牌号 17 折扣率 18 储值卡剩余金额 19 应收卡成本 20 （现金）应实收卡成本 21 （储值）应实收卡成本 22 应欠卡成本 23 应收通行费 24 （现金）应实收通行费 25 （储值）应实收通行费 26 应欠通行费 27 免收金额 28 （现金）补费金额 29 （储值）补费金额 30 发生好卡数 31 发生坏卡数 32 线圈检测数 33 打印票据数 34 逻辑日期 35 入口收费站代码 36 入口收费车道代码 37 入口收费员代码 38 入口车辆类型 39 入口车辆种类 40 入口车牌号 41 入口时间 1 总质量 2 计算限载重量 3 超限等级 4 超限率 5 修改前总重 6 修改前计算限载重量 7 修改前超限率 8 超限加收金额 9 轴组数量 10 轴组信息 11 修改轴组数量 12 修改轴组信息 5
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，例如关键数据元素可分类如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 业务发生机构 业务种类 车道 操作员 车型 车类 卡种类 时间 入点收费站 入口时间 特殊情况种类 车流量 通行费 拆分通行费 经过路段 超限等级 车辆质量 车牌号
以上各关键元素具体又可再具体划分，如 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