基于大数据的高速公路养护决策支持系统研究

基于大数据的高速公路养护决策支持系统研究

王立群

山东高速股份有限公司淄博养护分中心  山东 淄博 255000

摘要：随着交通事业的飞速发展，公路作为重要的交通基础设施，其养护工作显得尤为重要。然而，传统的公路养护方法往往依赖于经验判断，缺乏科学性和系统性。随着大数据技术的兴起，为公路养护提供了新的思路和方法。基于大数据分析，可以实现对公路养护数据的深入挖掘和分析，为公路养护提供科学决策支持，从而提高养护效率，降低养护成本，确保公路的安全畅通。因此，本研究具有重要的现实意义和应用价值。

关键词：公路养护；决策支持系统；大数据分析

经过对大数据分析在公路养护中应用的深入研究，我们不难发现，大数据分析技术为公路养护领域带来了革命性的变革。它不仅提高了养护效率，优化了养护方案，还降低了养护成本，为公路养护的可持续发展提供了有力支持。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，大数据分析将在公路养护领域发挥更加重要的作用。

1基于大数据分析的公路养护决策支持系统的核心特性

1.1数据海量性

根据大数据讲解的公路养护决策支持系统有较强的大量数据解决能力，伴随着信息化建设的加速，公路养护涉及的路面标准、车流量、自然条件等多维数据不断增长。这种数据不但数量众多，并且类型多样，包含结构化和非结构化数据。此系统能通过高效率的数据存储处理工艺迅速搜集、集成和分析这些大量数据，为维护决策提供专业、精确的数据使用。与此同时系统软件强悍的数据解决能力更加高效算法确保了数据准确性和可靠性，协助把握道路维护规则和发展趋势，为决策给予强有力的支持。

1.2实时动态性

根据大数据的公路养护决策支持系统具有显著的动态特性，自动更新数据，快速反映公路养护情况的转变。系统软件能够及时捕获与分析路面毁坏、车流量波动和自然条件基因突变。这类实用性使检修决策能够更快、更有效地回应具体情况，提升检修效率。与此同时即时数据有利于预测未来的维护保养要求，制定合理的维修计划。因而动态是公路养护决策支持系统的主要优点。

1.3智能化决策支持

根据大数据的公路养护决策支持系统有较强的智能化决策适用能力，根据数据深入挖掘人工智能应用，系统软件深入挖掘数据规律性，智能化预测分析维护保养要求，推荐方案。这减少了决策的主观和片面性，改善了资源分配，提升了维护保养效率。决策的人可以清楚地了解每一个计划方案优缺点与风险，并给出明智的选择决策。随着技术的进步和数据积累，全面的智能化程度将不断提升，为公路养护决策给予最准确、更有效的适用。

2基于大数据分析的公路养护决策支持系统面临的挑战

2.1数据质量参差不齐

在基于大数据讲解的公路养护决策支持系统中，数据品质的不一致性是一个不容忽视的问题。因为数据源的多元性复杂性，数据的准确性和可靠性往往很难确保。比如不一样机构或机构提供的数据在文件格式、标准或精密度上有所差异，造成数据集成化出现不一致或矛盾。除此之外数据键入过程的人为失误或机械故障也会造成数据失帧。这种产品质量问题不仅影响决策支持系统的分析数据，还会继续欺诈维护保养决策，给道路日常维护工作带来不必要的风险性。因而为了确保决策支持系统的有效性和精确性，应加强对数据品质控制和指导，采取一系列对策，保证数据准确性和一致性。

2.2数据安全问题突出

在数据条件下，公路养护决策支持系统面临复杂多变的数据安全性考验。导致系统中存放着很多的敏感数据，如路面标准、车流量、自然条件等，一旦泄漏或滥用，将会对道路维护工作产生严重危害。此外伴随着黑客攻击和网络黑客活动日益经常，数据安全隐患也越来越突出。因而在公路养护决策支持体系建设中，必须高度重视数据安全性，采取一系列对策保证数据安全与隐私。主要包括提升数据加密和密钥管理，创建严格权限设置规章制度，定期检测网络安全问题和风险评价，制订应急处置方案。

2.3系统应用推广难度大

尽管根据大数据讲解的公路养护决策支持系统具备诸多优势，但实际应用中无法营销推广。系统的建设运行必须相对较高的技术门槛和运营成本，这使得一些维修单位或组织难以承担，由于传统维护保养决策方式的思维定势和路径依赖，一些维护员关于新系统软件的接受度低，欠缺应用意向。除此之外系统推广还要考虑到不同地区维护保养需求与具体情况，制定有针对性的营销推广策略。因而为促进公路养护决策支持系统的广泛运用，必须减少技术门槛和运营成本，提升系统软件宣传培训，提升用户系统的理解应用能力，结合实际情况制定具体的推广方案实施措施。

3公路养护决策支持系统优化策略

3.1加强数据质量控制

在公路养护决策支持系统中，数据产品质量是确保决策有效性的重要。因为数据源的多元性复杂性，数据质量良莠不齐问题经常发生。因而提升数据质量管理至关重要。建立和完善数据收集、整合和认证体制，保证数据的准确性和完整性。强化对数据上传人员的培训及管理，降低人为失误的产生。与此同时利用先进的数据清洗预备处理技术，对数据进行合理的清洗和调整，提升数据质量。除此之外还应当建立数据质量标准体系，定期维护与评价数据品质，及时发现和处理问题。大力实施这些举措，有效提升公路养护决策支持系统里的数据品质，为保养决策提供有力支持。

3.2强化数据安全保障

在数据条件下，公路养护决策支持系统面临复杂多变的数据安全性考验。为了确保数据的安全性私密性，务必采取一系列对策提升数据安全性，提升数据加密算法的使用，保证数据在传输和sql语句当中被非法获取或伪造。创建严格权限设置规章制度，对不同用户制定不同的访问限制，避免数据泄漏和滥用。与此同时，加强信息安全维护，定期检测网络安全问题和风险评价，及时发现和修补潜在的安全风险。还应当制定完善的数据备份与恢复体制，避免数据丢失或毁坏。大力实施这些举措，可以有效提高公路养护决策支持系统的数据安全标准，确保数据的可靠性和稳定性。

3.3推动系统应用普及

尽管根据大数据讲解的公路养护决策支持系统具备诸多优势，但实际应用中的普及程度依然比较有限。为促进全面的广泛运用，必须采取一系列对策，减少全面的技术门槛和运营成本，使更多的维修单位或组织能承担系统的建设和使用成本。提升系统软件的推广和考核，提升用户系统的理解应用能力。根据举办培训、撰写使用手册等形式，给用户详细介绍系统的作用和使用方法。与此同时，结合实际情况制定具体的推广方案实施措施，同时与地方政府合作营销推广、在维修现场演示数据等。通过这个措施执行，逐渐促进公路养护决策支持体系的普及应用，为公路养护工作提供更有效、更精准的适用。

4结束语

通过对基于大数据分析的公路养护决策支持系统的深入研究，提出了针对性的优化策略，旨在解决该系统在实际应用中遇到的关键问题。在加强数据质量控制方面，通过完善数据采集、整合和校验机制，以及采用先进的数据清洗技术，能够有效提升数据的准确性和可靠性，为决策支持提供坚实的数据基础。在强化数据安全保障方面，通过加强数据加密、建立严格的权限管理制度以及加强网络安全防护，确保数据在传输、存储和使用过程中的安全性，防止数据泄露和滥用。在推动系统应用普及方面，通过降低技术门槛和投资成本、加强系统宣传和培训，以及制定具体的推广计划和措施，能够扩大系统的应用范围，提高其在公路养护工作中的普及率。

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