【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析，尤其涉及一种基于高速公路联网收费数据的货运物流特征分析方法。
技术介绍
1、近年来物流效能问题受到社会广泛的关注。为进一步提升货运能力，采取分路段分车型的差异化收费政策等措施引导更多货车在高速行驶，降低货车出行成本，提升货运高速公路行驶量。高速公路联网收费数据充当着关键的信息源，包括车辆的出发地、目的地、途经路段、通行时间、货物种类等多方面的信息，通过对这些数据的综合分析，可以了解货运物流的时空分布、流向趋势、拥堵状况等关键特征。而货运物流的分析通过深入了解货物运输的时空分布、流向趋势以及可能的瓶颈和拥堵点，企业可以优化运输路线、合理规划配送方案，减少运输时间和资源浪费，从而提高整体运输效率。然而，传统的货运物流的分析方法需要通过人为监测的货运物流主要路线，对于货车路径选择及流量分配不够客观及细致，并且对于高速公路货车物流特征的分析不够全面且效果较差。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术提供一种基于高速公路联网收费数据的货运物流特征分析方法，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种基于高速公路联网收费数据的货运物流特征分析方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：获取高速路段数据；根据高速路段数据进行路段标识划分处理，生成划分路段数据；对划分路段数据进行货运路段特征数据分析，生成货运路段特征数据，其中所述货运路段特征数据包括路段拥堵状态数据、货车路段费用数据以及车辆通行时间数据；
4、步骤s2：基于logit模型
5、步骤s3：基于容量限制-交通分配模型进行客货运路段流量预测，生成路段客货运流量预测数据；
6、步骤s4：根据路段客货运流量预测数据对划分路段数据进行货运物流主路段标识，生成货运物流主路段数据。
7、本专利技术获取高速路段数据，然后对这些数据进行路段标识划分处理，使得对高速公路系统进行细致的划分，每个划分的路段可以被独立标识和分析，如高速路段设计速度以及高速路段距离等，提供了更精准的数据基础。对划分路段数据进行货运路段特征数据分析，提取关键的货运物流特征，包括路段拥堵状态、货车路段费用和车辆通行时间等，对于货运物流分析具有重要的信息价值，如可以帮助分析哪些路段在什么时间段可能会遇到拥堵，为货车路径规划和调度提供实时的交通状态信息，了解每个路段的费用情况，以及货车的运输时间预测和路径规划提供了基础数据。基于logit模型和货运路段特征数据，建立容量限制-交通分配数学关系模型。logit模型是一种常用于交通分配的概率模型，可以反映出不同路段被选择的概率，考虑到货运物流的特点，引入容量限制，更符合实际场景。引入容量限制使得模型更加贴近实际情况，在货运物流中，路段的通行能力是有限的，考虑容量限制可以更准确地反映出货运网络的实际运输瓶颈和瓶颈对交通分配的影响，生成的容量限制-交通分配模型用于预测在不同条件下货运路段的交通流量分布，理解货运网络中各路段的负荷分布，指导路网优化和拥堵缓解。基于容量限制-交通分配模型，进行客货运路段流量预测，有助于预测货运物流在不同路段的流量分布，为物流规划和路段优化提供数据支持，预测的流量数据可用于评估货运网络的负载状况和未来的拥堵趋势。根据路段客货运流量预测数据，对划分路段数据进行货运物流主路段标识，帮助确定在当前条件下，哪些路段更适合用于货运，有助于确定货运的主要干道。
8、优选地，步骤s1包括以下步骤：
9、步骤s11：获取高速路段数据；
10、步骤s12：对高速路段数据进行路段标识划分处理，生成划分路段数据；
11、步骤s13：利用监控设备对划分路段数据进行划分路段的车辆数据采集，生成路段车辆数据；
12、步骤s14：根据路段车辆数据进行车辆通行时间数据采集，生成车辆通行时间数据；
13、步骤s15：根据路段车辆数据进行路段客货运流量计算，生成路段客货运流量数据；
14、步骤s16：基于k-means聚类算法对车辆通行时间数据进行路段拥堵状体聚类分析，以生成路段拥堵状态数据；
15、步骤s17：根据预设的货运车辆收费要求以及路段客货运流量数据进行货车路段费用计算，生成货车路段费用数据；
16、步骤s18：将路段拥堵状态数据、货车路段费用数据以及车辆通行时间数据进行数据整合，以生成货运路段特征数据。
17、本专利技术通过获取高速路段数据，可以获得全面的高速公路网络信息，包括路段的地理位置、长度、设计速度等。这为后续的路段特征分析提供了基础数据，帮助理解整个高速公路系统的结构和规模。对高速路段数据进行标识划分处理，将高速公路划分成不同的路段，有助于更细致地分析和建模，划分后的路段数据可用于确定货车行驶路径、计算路段拥堵状态、预测客货运流量等，路段的标识用于确定路段的设计速度、长度等信息。利用监控设备对划分路段进行车辆数据采集，可以实时获取车流量、速度和车辆类型等信息，对路段的实时交通状态进行监测，为货运物流特征分析提供实际的运输数据基础。通过根据路段车辆数据进行车辆通行时间数据采集，可以获取不同路段上车辆的实际行驶时间，分析路段的行车速度、通行效率等关键指标。利用路段车辆数据进行客货运流量计算，可以得到每个路段上的客运和货运流量，对于了解不同路段的交通负荷、热点区域以及货运密度等信息至关重要。通过采用k-means聚类算法对车辆通行时间数据进行拥堵状态聚类分析，可以将路段划分为不同的拥堵状况类别，识别高峰期、拥堵区域，为后续的拥堵特征建模提供基础，根据预设的货运车辆收费要求以及路段客货运流量数据进行货车路段费用计算，可以得到每个路段上货车通行所需的费用信息，分析货运成本，评估不同路段对货车经济效益的影响，进而为货运物流路径的选择提供成本支持。将路段拥堵状态数据、货车路段费用数据以及车辆通行时间数据进行数据整合，包含了关于路段拥堵情况、货车费用和通行时间等多个方面的信息，全面地了解货运路段的特征。
18、优选地，步骤s12包括以下步骤：
19、对高速路段数据进行高速门架坐标提取，获得高速门架坐标数据；
20、根据高速门架数据对高速路段数据进行路段划分，生成初始划分路段数据；
21、对初始划分路段数据进行划分路段的属性标识处理，生成划分路段数据。
22、本专利技术对高速路段数据进行高速门架坐标提取，可以获取高速门架的准确位置信息，建立了门架与路段的空间关系，为后续的数据处理和路段划分提供了准确的空间参考。利用高速门架数据对高速路段数据进行划分，将整个高速路网划分为具体的路段单元，形成初步的路段划分方案，每个划分路段在这一步骤中都可以被视为一个基本的单元，便于后续对其进行进一步的特征分析和属性标识。对初始划分路段数据进行划分路段的属性标识处理，这包括了高速路段设计速度、长度等信息，为每个路段赋予了重要的属性信息，这些信息在后续的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于高速公路联网收费数据的货运物流特征分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于高速公路联网收费数据的货运物流特征分析方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于高速公路联网收费数据的货运物流特征分析方法，其特征在于，步骤S12包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的基于高速公路联网收费数据的货运物流特征分析方法，其特征在于，步骤S16包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于高速公路联网收费数据的货运物流特征分析方法，其特征在于，步骤S161包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的基于高速公路联网收费数据的货运物流特征分析方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的基于高速公路联网收费数据的货运物流特征分析方法，其特征在于，步骤S22包括以下步骤：
8.根据权利要求6所述的基于高速公路联网收费数据的货运物流特征分析方法，其特征在于，步骤S23包括以下步骤：
9.根据权利要求1所述的基于高速公路联网收费数
10.根据权利要求1所述的基于高速公路联网收费数据的货运物流特征分析方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于高速公路联网收费数据的货运物流特征分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于高速公路联网收费数据的货运物流特征分析方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于高速公路联网收费数据的货运物流特征分析方法，其特征在于，步骤s12包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的基于高速公路联网收费数据的货运物流特征分析方法，其特征在于，步骤s16包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于高速公路联网收费数据的货运物流特征分析方法，其特征在于，步骤s161包括以下步骤：
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：朱全军，胡瑾，郭湘，陈康，肖清榆，欧阳亚心，朱亮，肖向良，陈岭雄，
申请(专利权)人：湖南省交通科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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