交通工程大数据辅助决策平台建设的必要性研究

严琳 朱炳庚

摘要：交通工程项目决策管理涉及诸多要素的统筹，借助于大数据辅助决策平台可实现项目决策的科学化，提升交通工程建设水平。本文在阐述大数据辅助决策平台基本内涵的同时，对其在交通工程中应用的必要性进行分析，并指出大数据辅助决策平台建设的基本构想。期望有利于大数据决策平台应用的合理，进而推动交通工程建设的进一步发展。

关键词：交通工程；大数据，辅助决策平台；必要性

新时期，人们对于交通工程建设质量提出了较高要求，实现各个建设资源的有效统筹，对于工程建设质量提升具有深刻影响。工程实践中，新工艺、新材料的应用使得佳通工程的影响因素逐渐多元，这对其管理决策的过程造成较大影响；为确保交通工程决策管理的规范化，基于大数据技术的辅助决策平台得以建设应用。

一、大数据辅助决策平台的基本内涵

大数据技术是当前信息技术发展内的重要趋势，其在更新信息处理模式的基础上，实现了信息资产的多样化、高效率增长，并且使得整个决策过程更具洞察力[1]。目前，大数据作为数据分析和知识挖掘的常用方法，其在城市建设及社会发展中的应用极为普遍。就大数据辅助决策平台而言，其在考虑大数据大量、高速、多样、价值密度、真实性特征的基础上，实现了管理对象的可视化监控，从而确保了图像展示、图像理解和图像应用的规范。决策实践中，可视化辅助决策模型是大数据辅助决策平台应用的基础，同时信息压缩是其决策实现的关键，借助于这一平台的应用，工程建设人员实现了多方信息资源的高效整合，并且在语义模型完善、服务系统构建的基础上，实现了信息决策质量的有效提升。

二、交通工程大数据辅助决策平台建设的必要性

1、实现基础数据整合

数据整合是交通工程建设的基础，同时也是大数据辅助决策平台应用的前提。实践中，交通数据不仅包含了收费数据和日常管理数据，更涵盖了交通监控功能数据、道路养护数据进而调度指挥数据。且从数据管理过程来看，这些数据普遍具有量大、高维、高源、时效和连续的特征。

2、保证数据检索效率

路网建设状况、运行状态和经营状况是管理者进行交通布局管理的重要依据。公路运营过程中，管理人员需要在专业搜索工具的应用下，实现路网运营数据的多属性、多角度搜索。一般情况下，其包含了不同路段天气、线路和路况信息的全面统筹，而在传统管理过程中，这些数据的搜集和存储较为分散，其对检索应用过程造成较大困扰。而在大数据辅助决策平台应用下，道路工程收费、监控、道路养护等内容均被纳入统一的管理平台，其实现了数据检索、利用效率的有效提升。

3、确保路网智能调度

现阶段，私家车的迅速增加给交通运营管理带来了较大困难。一方面，大量车辆的运行对于交通线路的疏流规划提出了较高要求，在城市出入口区域，车流量时常处于饱和状态，尤其在节假日，这一现象尤为明显。这不仅增加了交通的拥堵状况，更对人们的出行质量造成較大影响。另一方面，在交通救援方面，及时性、准确性是其控制的基本要求，而受天气、路段瘫痪等因素的影响，传统的道路救援质量存在明显较低。现阶段，通过大数据辅助决策平台的建设，人们可以实现路网调度管理的智能化把控，在保证决策合理的同时，实现道路运营质量的有效提升。

4、道路养护管理需要

现阶段，人们对于公路交通的应用提出了较高要求，且在道路施工过程中，建设单位进行了大量的人力、物力和材料投入，这使得工程整体具有较高的造价成本。后期运营过程中，为确保公路稳定性和耐久性的提升，需对其进行高效化的养护管理。从公路养护管理过程来看，其不仅涉及管理方式、管理标准的规范，更要实现路面结构数据、气象环境信息、车辆荷载状况和车流量数据的全面把控。在大数据辅助决策平台中，通过可视化辅助决策模型的构建，建设人员可实现道路养护管理资金、物料和人员的合理配制，确保道路养护效果的最优化。

5、机电设备养护管理

机电设备的运营管理是交通工程道路管理的重要内容，实现其管理质量的提升，不仅有助于道路系统运行环境的改善，更对人们生活质量的提升具有深刻影响。实践过程中，机电设备运行状态的管理需要较多的数据支撑，而要和实现大量设备运营数据、维护数据、故障信息和属性信息的管理，就必须注重现代电子信息技术在机电工程中的规范应用。大数据辅助决策平台在计算机多媒体技术的应用下，实现了通信技术、监控技术等内容的全面统筹，其能实现机电设备运行状态数据信息的深层次挖掘，从而为机电设备的高质量管理提供保证。

6、实现通行车辆稽查

进行道路运行车辆管理是交通工程管理的重要内容。目前在交通收费站，交通管理人员会对车辆车牌、车辆特征、行驶时间、里程路径等信息进行收集，然后在联网管理下，确保了车辆信息管理的规范。该环节中，大数据辅助决策平台是其实现的基本支撑，一方面，其在数据库系统的应用下，实现了车辆行驶区段、状态的有效检查，为车辆追踪管理提供了依据。另一方面，通过与路政、治超、公安、交警等部门网络系统的连接，偷逃通信费车辆的稽查工作得以高效开展，确保了增收堵漏实施的规范。

三、交通工程大数据辅助决策平台的构建

目前，大数据辅助决策平台在交通工程中的应用已成为其行业发展的重要趋势。其在实现数据深化挖掘的基础上，实现了业务处理的分层和可视化管理，确保了交通工程管理质量的提升。

交通工程大数据辅助决策平台构建过程中，采集层、存储层、支撑层、应用层和展现层是其功能是实现的五个基本层级。其中数据采集层是各个核心系统功能应用的前提，其涉及的部门也明显多于其他层级。且在数据采集过程中，应注重其采集接口类型的合理设计。同时为确保采集信息的高效传输和存储，交通工程管理人员应注重采集前置机、数据库智联、数据录入方式的有效规范，并确保实时采集和定时采集的规范合理。数据存储过程中，受业务应用形态的差异，分层、分类和分布式存储是其基本的应用原则。最后，大数据辅助决策平台数据的应用基于云计算实现，在其支撑下，计算机系统可以实现多个服务平台的有效衔接，从而在算法指令的应用下，实现数据的深层次的挖掘，从而为交通工程查询、报表、统计分析、预警预测、优化和决策分析奠定良好基础，实现道路运行质量的提升（见图1）。

结论

大数据辅助决策平台是实现了交通工程从建设到运营的全过程管理，对于城市交通环境能改善具有深刻影响。管理实践中，人们只有充分认识到大数据辅助决策平台在交通工程管理中应用的必要性，并合理的进行辅助决策平台各个模块的搭建，才能确保大数据决策平台应用的合理，进而推动交通工程建设的进一步发展。

参考文献

[1]王庆民.基于大数据技术的交通工程质量安全监管[J].山东工业技术，2018（2）：177-177.

（作者单位：1.防城港市自然资源局；

2.南宁市交通运输信息中心）