大数据分析在公路养护安全生产中的应用与决策支持研究

大数据分析在公路养护安全生产中的应用与决策支持研究

曹国臣

河北省隆化县交通运输局 河北 承德 068150

摘要：公路养护是保障道路交通安全和畅通的重要环节。随着科技的发展和数据的爆炸增长，大数据分析作为一种强有力的工具，对公路养护安全的提升起到了至关重要的作用。通过对大数据的集成、清洗、分析和可视化，能够从中获取有价值的信息，有助于理解道路状态、预测事故风险、制定优化方案等。尤其在决策支持方面，大数据分析通过挖掘数据的深层次联系和呈现，为决策者提供全面、准确的数据支持，帮助其做出科学决策。基于此，本篇文章对大数据分析在公路养护安全生产中的应用与决策支持进行研究，以供参考。

关键词：大数据分析；公路养护安全生产；应用分析；决策支持

引言

大数据分析在公路养护安全生产中的应用与决策支持有着潜在的价值，其中两个关键领域：事件关联规则挖掘和异常检测以及可视化分析与决策支持系统的开发。通过挖掘和分析大数据，可以识别风险因素、预测未来事件，并提供决策支持，从而优化养护安全管理、预防事故发生。基于此，本文旨在探究大数据分析在公路养护安全生产中的应用与决策支持研究。

1大数据分析的概念

大数据分析是指通过收集、存储和分析大规模、复杂和多样化的数据来发现趋势、模式和关联，并从中提取有价值的信息和洞察力。它是一种将大量的结构化和非结构化数据转化为可理解的见解的过程。大数据分析涉及使用先进的技术和工具，如机器学习、人工智能、数据挖掘和统计建模等，来处理这些数据，揭示隐藏在数据背后的规律和知识。大数据分析的概念涵盖了多个层面和领域。它涉及对大数据进行收集和管理，包括数据的获取、存储、清洗和整合，以确保数据的质量和完整性。大数据分析包括对数据进行处理和分析，以便从中提取有用的信息。这可能涉及统计分析、机器学习算法、数据挖掘技术和预测建模等。大数据分析还需要将分析结果转化为可视化报告或决策支持系统，以便用户可以更好地理解和利用这些洞察力大数据分析在各个领域都有广泛的应用，如商业、医疗、金融、交通和社交媒体等。它可以帮助机构和企业发现市场趋势、消费者行为、风险预测以及决策支持等方面的信息。通过大数据分析，组织能够优化运营、增加效率、改进产品和服务，并制定更具针对性的战略和决策。

2公路养护安全生产现状

公路养护安全生产是指在公路维护和养护过程中，确保施工作业和交通运行安全、减少事故发生，并保护道路使用者的生命财产安全。然而，目前公路养护安全生产仍面临一些挑战。公路养护作业涉及到道路施工、设备操作和交通管理等多个环节，存在着施工人员和道路使用者受伤甚至死亡的风险。高速公路的高流量和高速度使得事故的后果更加严重，对安全管理提出了更高的要求。人为因素包括施工人员的专业知识不足、工作失误、疲劳驾驶和不规范的作业行为等。这些因素可能导致施工事故的发生，严重影响养护作业的安全性和质量。公路养护安全生产还受到一些外部因素的制约。例如，天气条件的变化、交通流量的增加以及车辆驾驶员的行为等都可能对养护作业的安全性产生影响。此外，养护资金的不足和管理体系的不健全也制约了公路养护安全生产的发展。所以，公路养护安全生产面临着高风险性、人为因素的影响以及外部环境的制约等挑战。

3大数据分析在公路养护安全生产中的应用分析

3.1数据预处理和清洗

数据预处理和清洗是指对原始数据进行筛选、清除错误数据、填充缺失值等操作，以确保数据的质量和准确性。在公路养护安全生产中，通过采集各种传感器数据、交通数据和施工数据等大量的数据，可以获得有关道路状态、车辆行驶情况和养护施工信息等方面的信息。然而，这些原始数据可能存在着噪声、异常值和缺失值等问题，需要进行数据预处理和清洗。数据预处理和清洗的目的是去除无效数据和修复错误或缺失的数据，以提高数据的可靠性和准确性。例如，可以利用算法和模型来检测和处理异常数据，排除由传感器故障或数据损坏引起的错误数据。同时，对于存在缺失值的数据，可以采用插值方法或补全技术来填充缺失值，确保数据的完整性和可用性。

3.2风险评估与预测模型构建

通过对大量数据进行分析，可以识别潜在的风险因素和预测未来可能发生的安全事件，从而采取相应的预防措施，提高公路养护安全性。通过对历史事故和事故相关数据的分析，大数据分析可以帮助揭示公路养护活动中的潜在风险。通过统计和建模分析，可以识别出导致事故的主要因素和关联规律。这些信息可以用于制定风险评估指标和模型，帮助评估不同养护活动的潜在风险水平。通过监测道路状况、交通流量、天气等相关数据，可以构建预测模型，以预测可能发生的事故和不安全情况。这样，管理者可以提前采取措施，减少风险，保障公路养护过程的安全性。大数据分析还可结合机器学习和人工智能等技术，构建更精确和准确的风险评估和预测模型。这些模型能够通过学习历史数据中的模式和规律来识别和预测潜在的安全风险。管理者可以根据模型的输出结果，制定相应的应对措施，实时监控养护作业的安全状况。

3.3事件关联规则挖掘和异常检测

通过对大量数据进行挖掘和分析，可以发现不同事件之间的关联规律，并识别出异常情况，有助于改善养护安全管理和预防事故的发生。通过分析多个事件之间的相关性和频繁项集，可以确定一些同时发生的事件或特定条件下常见的事件组合。这些关联规则的发现对于预测潜在的事故模式和制定相应的风险控制策略非常有帮助。例如，通过分析道路维护活动、交通流量和气象条件等因素之间的关系，可以识别出导致事故的重要因素，并采取相应的预防措施。通过监测各种传感器数据和设备状态，可以捕捉到异常行为或突发情况，如异常的温度、压力、振动等。利用大数据分析技术和模型，例如基于统计学的方法和机器学习算法，可以识别出与正常状态不符合的异常情况，并及时采取措施进行修复或调整，以保障养护作业的安全性。

3.4可视化分析和决策支持系统开发

通过可视化分析，可以将大量的数据以图表、地图或仪表盘等形式展现出来。这样一来，管理者可以迅速地获取和理解数据，识别出问题和挑战，并进行及时的决策。例如，通过绘制道路状况的热力图或区域分布图，可以清晰地了解不同区域的道路状况和需要重点关注的部位，从而指导养护工作的优先安排。通过决策支持系统的开发，可以将大数据分析结果与决策过程相结合，为管理者提供专业和个性化的决策支持。决策支持系统可以采用算法和模型，对多个因素进行综合评估，并提供最佳的决策方案。例如，在养护施工安排中，系统可以考虑交通流量、天气条件、资源利用效率和安全风险等因素，并给出相应的施工建议，协助管理者做出明智的决策。在可视化分析和决策支持系统开发过程中，还可以结合交互性和实时性的特点，使管理者能够通过用户界面进行数据的探索和操作。用户可以自定义查询和过滤条件，针对特定问题进行钻取式的分析，以及快速响应和调整决策策略。这样，管理者可以更加精确地了解养护作业的状态和风险，并做出相应的调整与决策。

结束语

综上所述，大数据分析在公路养护安全生产中的应用与决策支持具有重要意义。通过挖掘数据中的关联规律和异常情况，可以识别风险因素和预测未来事件，为决策者提供准确的信息支持。可视化分析和决策支持系统的开发，可以直观地展示数据，并为决策者提供科学决策的依据。这些应用有助于提高公路养护安全性，确保道路使用者的安全与畅通。

参考文献

[1]刘柏建.公路运营企业数字化转型内源性成功因素研究[D].中南大学,2022.003396

[2]郭凯彤.公共管理视域下河北省高速公路精细化治理问题研究[D].河北师范大学,2021.001433

[3]张远信.大数据究竟能为高速公路带来什么？[J].中国公路,2020,(16):55-57.

[4]陈曼妮.高速公路路面养护管理信息系统设计与应用[D].合肥工业大学,2020.001740

[5]牛毅.基于数据驱动的安全生产事故致因分析方法研究[D].中国地质大学(北京),2020.000202