基于高速公路收費數(shù)據(jù)的非法客運車輛精準辨識體系構(gòu)建與應(yīng)用一、引言1.1研究背景隨著我國經(jīng)濟的飛速發(fā)展和城市化進程的持續(xù)推進，高速公路客運市場作為交通運輸體系的關(guān)鍵組成部分，取得了顯著的發(fā)展成就。高速公路的通車里程不斷增加，為人們的出行和貨物運輸提供了更加便捷、高效的通道。據(jù)交通運輸部數(shù)據(jù)顯示，截至[具體年份]，我國高速公路通車總里程已突破[X]萬公里，穩(wěn)居世界第一，形成了四通八達的高速公路網(wǎng)絡(luò)。高速公路客運以其速度快、效率高、舒適性好等優(yōu)勢，成為了人們中長途出行的重要選擇之一。越來越多的人選擇乘坐高速公路客運車輛出行，不僅滿足了日常工作、學(xué)習(xí)和生活的出行需求，也促進了區(qū)域間的經(jīng)濟交流和人員往來。在高速公路客運市場蓬勃發(fā)展的同時，非法客運車輛的存在卻給行業(yè)帶來了諸多嚴峻問題。非法客運車輛，是指那些未取得合法營運手續(xù)，擅自從事道路旅客運輸經(jīng)營活動的車輛。這些車輛通常游離于監(jiān)管體系之外，運營過程缺乏規(guī)范管理，猶如隱藏在高速公路客運市場中的“定時炸彈”，給交通安全和市場秩序帶來了嚴重的威脅。從交通安全角度來看，非法客運車輛存在著極大的安全隱患。由于缺乏有效的監(jiān)管，這些車輛往往無法保證定期進行安全技術(shù)狀況檢測，車輛的性能和安全性難以得到保障。一些非法客運車輛甚至是老舊車輛或報廢車改裝而成，其制動、轉(zhuǎn)向等關(guān)鍵部件可能存在嚴重故障，在高速行駛過程中極易發(fā)生故障，引發(fā)交通事故。根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，非法客運車輛發(fā)生交通事故的概率遠遠高于合法營運車輛，事故造成的傷亡和財產(chǎn)損失也更為慘重。以[具體年份]為例，[具體地區(qū)]發(fā)生的一起非法客運車輛交通事故，導(dǎo)致[X]人死亡，[X]人受傷，事故原因正是車輛制動系統(tǒng)失靈。非法客運車輛的駕駛員往往未經(jīng)過專業(yè)的從業(yè)資格培訓(xùn)，交通安全意識淡薄。他們可能不熟悉交通規(guī)則，在行駛過程中頻繁出現(xiàn)超速、超載、疲勞駕駛等違法行為，這些行為嚴重威脅到車上乘客以及其他道路使用者的生命安全。非法客運車輛的存在還嚴重擾亂了高速公路客運市場的正常秩序。由于非法客運車輛無需繳納各種稅費和承擔(dān)合法營運車輛所需的運營成本，如車輛保險、定期維護保養(yǎng)費用等，它們能夠以較低的價格吸引乘客，與合法營運車輛展開不公平競爭。這種不公平競爭使得合法營運車輛的市場份額被擠壓，收入大幅減少，許多合法客運企業(yè)面臨著經(jīng)營困難的局面。一些非法客運車輛為了追求更高的利潤，還會采取不正當(dāng)手段招攬乘客，如在車站、機場等客源集中地強行拉客、宰客，嚴重損害了乘客的合法權(quán)益，破壞了客運市場的良好形象。據(jù)調(diào)查，在某些地區(qū)，非法客運車輛的數(shù)量占客運車輛總數(shù)的比例甚至高達[X]%，嚴重擾亂了當(dāng)?shù)乜瓦\市場的正常秩序。1.2研究目的和意義本研究旨在通過對高速公路收費數(shù)據(jù)的深入挖掘和分析，建立一套科學(xué)、高效的疑似非法客運車輛辨識方法，為交通運輸管理部門提供精準的執(zhí)法線索，有效打擊非法客運行為。具體而言，研究目的主要包括以下幾個方面：一是深入剖析高速公路收費數(shù)據(jù)的特點和潛在價值，探索如何從海量的收費數(shù)據(jù)中提取與非法客運車輛相關(guān)的關(guān)鍵信息，如車輛的行駛軌跡、出行頻率、時間規(guī)律等特征；二是綜合運用數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)等先進技術(shù)手段，構(gòu)建具有高準確性和可靠性的疑似非法客運車輛辨識模型，實現(xiàn)對非法客運車輛的自動識別和預(yù)警；三是通過實際案例驗證和優(yōu)化辨識方法，確保其在實際應(yīng)用中的可行性和有效性，為交通運輸管理部門提供可操作性強的決策支持工具。本研究具有重要的理論與現(xiàn)實意義，具體體現(xiàn)在以下幾個方面：在保障交通安全方面，非法客運車輛的安全隱患對公眾生命構(gòu)成嚴重威脅，準確辨識并取締這些車輛，是降低交通事故發(fā)生率、保障人民群眾生命安全的重要舉措。通過對高速公路收費數(shù)據(jù)的分析，能夠及時發(fā)現(xiàn)那些未接受安全檢測、駕駛員資質(zhì)存疑的非法客運車輛，提前采取措施進行管控，從而有效減少因非法客運導(dǎo)致的交通事故，為公眾創(chuàng)造一個更加安全的出行環(huán)境。例如，在[具體地區(qū)]實施了基于收費數(shù)據(jù)的非法客運車輛辨識措施后，該地區(qū)高速公路上涉及非法客運車輛的交通事故數(shù)量顯著下降，事故傷亡人數(shù)也明顯減少。規(guī)范市場秩序?qū)用妫欠瓦\車輛的不正當(dāng)競爭嚴重擾亂了客運市場的正常秩序，損害了合法經(jīng)營者的利益。本研究的成果有助于交通運輸管理部門加大對非法客運行為的打擊力度，維護公平競爭的市場環(huán)境，促進高速公路客運行業(yè)的健康、可持續(xù)發(fā)展。當(dāng)非法客運車輛被有效遏制后，合法營運企業(yè)能夠在公平的市場環(huán)境中開展經(jīng)營活動，其市場份額和收入得到保障，進而有更多的資金和資源投入到提升服務(wù)質(zhì)量和安全管理上，推動整個客運行業(yè)向更加規(guī)范、有序的方向發(fā)展。從提升管理效率角度來看，傳統(tǒng)的非法客運車輛監(jiān)管方式依賴大量人力，效率低下且效果有限。基于高速公路收費數(shù)據(jù)的辨識方法，借助先進的信息技術(shù)和數(shù)據(jù)分析手段，能夠?qū)崿F(xiàn)對非法客運車輛的快速、精準識別，大大提高監(jiān)管效率，降低執(zhí)法成本。交通運輸管理部門可以根據(jù)辨識系統(tǒng)提供的預(yù)警信息，有針對性地開展執(zhí)法行動，避免了盲目巡查，節(jié)省了人力、物力和時間成本。同時，這種智能化的監(jiān)管方式還能夠?qū)崿F(xiàn)對非法客運行為的實時監(jiān)控和動態(tài)跟蹤，及時發(fā)現(xiàn)新出現(xiàn)的非法客運車輛和運營模式，提高監(jiān)管的及時性和有效性。1.3國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在國外，高速公路收費系統(tǒng)起步較早，發(fā)展較為成熟，相關(guān)數(shù)據(jù)的應(yīng)用也更為廣泛和深入。美國、歐洲等發(fā)達國家和地區(qū)，較早地將高速公路收費數(shù)據(jù)應(yīng)用于交通流量監(jiān)測與分析，通過對收費數(shù)據(jù)中車輛通行時間、地點等信息的統(tǒng)計分析，精準掌握高速公路各路段的實時交通流量情況，為交通擁堵預(yù)警和疏導(dǎo)提供了有力支持。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，國外開始嘗試利用收費數(shù)據(jù)進行更復(fù)雜的交通行為分析，如車輛的出行規(guī)律挖掘、用戶出行需求預(yù)測等。在非法客運車輛識別方面，國外一些研究借助智能交通系統(tǒng)（ITS），綜合運用多種數(shù)據(jù)源，如高速公路收費數(shù)據(jù)、車輛定位數(shù)據(jù)、視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)等，構(gòu)建多維度的車輛行為分析模型。美國的一些研究通過整合高速公路收費數(shù)據(jù)與車輛電子標簽（ETC）數(shù)據(jù)，分析車輛的行駛軌跡和時間特征，結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法，對非法營運車輛進行識別和預(yù)警。歐洲部分國家則利用視頻監(jiān)控與收費數(shù)據(jù)的融合，通過圖像識別技術(shù)輔助判斷車輛的載客情況，再結(jié)合收費數(shù)據(jù)中的行駛信息，識別非法客運行為。在國內(nèi)，隨著高速公路建設(shè)的飛速發(fā)展，高速公路收費數(shù)據(jù)量日益龐大，其潛在價值逐漸受到重視。近年來，國內(nèi)在高速公路收費數(shù)據(jù)的應(yīng)用研究方面取得了顯著進展，許多研究聚焦于利用收費數(shù)據(jù)進行交通流量預(yù)測、道路通行能力評估等，為交通規(guī)劃和管理提供決策依據(jù)。在非法客運車輛識別領(lǐng)域，國內(nèi)研究也在不斷探索創(chuàng)新。部分研究基于高速公路收費流水?dāng)?shù)據(jù)，從車輛的運動軌跡出發(fā)，提取如循環(huán)通行數(shù)據(jù)、在途時間占比等特征，通過設(shè)置閾值的方式判斷車輛是否為非法營運車輛。有研究人員通過分析某地區(qū)高速公路收費數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)非法營運車輛在特定時間段內(nèi)的通行頻率較高，且行駛路線相對固定，利用這一特征構(gòu)建了基于頻率和路線特征的非法營運車輛識別模型。還有一些研究結(jié)合卡口拍照數(shù)據(jù)與收費數(shù)據(jù)，利用圖片識別技術(shù)判斷車輛類型和載客狀態(tài)，再結(jié)合收費數(shù)據(jù)中的行駛信息，提高非法營運車輛識別的準確性。盡管國內(nèi)外在利用高速公路收費數(shù)據(jù)識別非法客運車輛方面取得了一定成果，但仍存在一些不足之處。現(xiàn)有研究在特征提取方面，大多側(cè)重于車輛的行駛軌跡、時間等基本特征，對車輛的運營特征，如載客規(guī)律、票價信息等挖掘不足，導(dǎo)致識別模型的準確性和可靠性有待提高。不同數(shù)據(jù)源之間的融合方法還不夠完善，數(shù)據(jù)融合過程中可能存在信息丟失或沖突的問題，影響了識別效果。此外，現(xiàn)有研究中，針對不同地區(qū)、不同交通環(huán)境下的非法客運車輛識別方法的適應(yīng)性研究較少，導(dǎo)致一些識別方法在實際應(yīng)用中難以推廣和應(yīng)用。1.4研究內(nèi)容和方法本研究圍繞高速公路收費數(shù)據(jù)，深入開展疑似非法客運車輛辨識方法的研究，具體內(nèi)容包括：深入剖析高速公路收費數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、字段含義以及數(shù)據(jù)產(chǎn)生的業(yè)務(wù)流程，明確數(shù)據(jù)中包含的車輛基本信息（如車牌號碼、車型等）、通行信息（入口時間、出口時間、出入口站點等），挖掘數(shù)據(jù)中潛在的與非法客運相關(guān)的信息，為后續(xù)的特征提取和模型構(gòu)建奠定基礎(chǔ)。通過對非法客運車輛運營特點的深入分析，結(jié)合高速公路收費數(shù)據(jù)，提取能夠有效表征非法客運車輛的特征。從車輛的出行空間維度，提取如出行強度（一定時間內(nèi)車輛在特定線路上的通行次數(shù)）、出行空間集中度（車輛在某些區(qū)域的集中通行程度）、日均出行次數(shù)等特征；在出行時間維度，提取周末出行強度（周末在特定線路上的通行頻率）、早晚高峰出行占比（早晚高峰時段出行次數(shù)在總出行次數(shù)中的比例）等特征。同時，考慮車輛行駛軌跡的規(guī)律性、不同時間段的通行偏好等特征，構(gòu)建全面、有效的特征體系。綜合運用多種數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建疑似非法客運車輛辨識模型。采用聚類算法，如K-MEANS算法和DBSCAN算法，對提取的特征數(shù)據(jù)進行聚類分析，將具有相似出行特征的車輛聚為一類，通過設(shè)定合理的閾值和判別條件，識別出疑似非法客運車輛的類別。探索使用分類算法，如決策樹、隨機森林、支持向量機等，以已知的非法客運車輛數(shù)據(jù)和正常車輛數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練分類模型，實現(xiàn)對未知車輛是否為非法客運車輛的準確分類。通過交叉驗證、模型評估指標（準確率、召回率、F1值等）對模型進行優(yōu)化和選擇，提高模型的準確性和泛化能力。本研究采用以下研究方法：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從海量的高速公路收費數(shù)據(jù)中挖掘出潛在的、有價值的信息，提取與非法客運車輛相關(guān)的特征。通過數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、集成等操作，對原始收費數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，為后續(xù)的分析和建模提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。機器學(xué)習(xí)算法，運用聚類算法和分類算法，構(gòu)建疑似非法客運車輛辨識模型。通過對算法的參數(shù)調(diào)整、模型訓(xùn)練和驗證，不斷優(yōu)化模型性能，提高識別的準確性和可靠性。案例分析方法，選取實際的高速公路收費數(shù)據(jù)和非法客運車輛案例，對構(gòu)建的辨識方法和模型進行驗證和分析。通過對比不同方法的識別結(jié)果，結(jié)合實際執(zhí)法情況，評估模型的有效性和實用性，為方法的改進和完善提供依據(jù)。二、高速公路收費數(shù)據(jù)與非法客運車輛概述2.1高速公路收費數(shù)據(jù)解析高速公路收費數(shù)據(jù)作為交通大數(shù)據(jù)的重要組成部分，蘊含著豐富的車輛通行信息，這些數(shù)據(jù)來源廣泛，類型多樣，具有重要的研究價值和應(yīng)用價值。高速公路收費數(shù)據(jù)主要來源于多個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。收費站是數(shù)據(jù)采集的基礎(chǔ)節(jié)點，在車輛通過收費站時，工作人員會人工錄入或通過自動化設(shè)備記錄車輛的基本信息，如車牌號碼、車型、車輛顏色等，同時精確記錄車輛的入口時間、出口時間以及出入口站點等關(guān)鍵通行信息。隨著電子不停車收費（ETC）技術(shù)的廣泛應(yīng)用，ETC門架系統(tǒng)成為了收費數(shù)據(jù)的重要來源之一。ETC門架能夠?qū)崟r采集安裝了ETC設(shè)備車輛的通行信息，包括車輛通過門架的時間、位置等，實現(xiàn)了對車輛行駛路徑的精確追蹤，大大提高了收費數(shù)據(jù)采集的效率和準確性。車輛通行費發(fā)票也記錄了車輛的繳費金額、通行時間等信息，為收費數(shù)據(jù)提供了補充和驗證。從數(shù)據(jù)類型來看，高速公路收費數(shù)據(jù)涵蓋了多種類別。按照收費方式劃分，包括現(xiàn)金收費數(shù)據(jù)、ETC收費數(shù)據(jù)、移動支付（如微信支付、支付寶支付等）收費數(shù)據(jù)。現(xiàn)金收費數(shù)據(jù)記錄了使用現(xiàn)金支付通行費的車輛信息，包括收費金額、找零情況等；ETC收費數(shù)據(jù)則詳細記錄了ETC車輛的快速通行信息，數(shù)據(jù)傳輸實時且準確；移動支付收費數(shù)據(jù)反映了通過移動支付平臺繳納通行費的車輛交易情況，與電子支付系統(tǒng)緊密關(guān)聯(lián)。從數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式上，收費數(shù)據(jù)又可分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以表格形式存儲，如車輛通行記錄表，包含明確的字段和規(guī)范的數(shù)據(jù)格式，便于查詢和統(tǒng)計分析；非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則包括一些文本描述信息，如車輛異常情況記錄、特殊通行事件說明等，雖然格式不固定，但其中也可能蘊含著有價值的信息，如某些非法客運車輛可能會在特殊通行事件說明中留下線索。對高速公路收費數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)進行深入剖析，以一條典型的收費記錄為例，其字段通常包含車牌號碼、車型代碼、入口站點編碼、出口站點編碼、入口時間、出口時間、收費金額等。車牌號碼是識別車輛身份的唯一標識，通過車牌號碼可以關(guān)聯(lián)到車輛的其他信息，如車輛注冊登記信息、歷史通行記錄等；車型代碼用于區(qū)分不同類型的車輛，不同車型的收費標準和行駛限制有所不同；入口站點編碼和出口站點編碼精確標識了車輛的通行路徑起點和終點，通過對這些編碼的分析，可以了解車輛在高速公路網(wǎng)絡(luò)中的行駛軌跡；入口時間和出口時間記錄了車輛進入和離開高速公路的具體時刻，通過計算兩者的時間差，可以得到車輛在高速公路上的行駛時長，進而分析車輛的行駛速度和是否存在異常停留情況；收費金額則與車輛的車型、行駛里程等因素相關(guān)，通過對收費金額的分析，可以驗證車輛行駛路徑和車型的準確性。高速公路收費數(shù)據(jù)具有一系列顯著的特點。其數(shù)據(jù)量極為龐大，隨著高速公路交通流量的不斷增加，每天產(chǎn)生的收費數(shù)據(jù)量呈爆發(fā)式增長。以某省高速公路為例，每天的收費記錄可達數(shù)百萬條，這些海量數(shù)據(jù)需要高效的數(shù)據(jù)存儲和管理系統(tǒng)來支撐。收費數(shù)據(jù)具有實時性強的特點，車輛通過收費站或ETC門架時，數(shù)據(jù)能夠立即被采集和傳輸，為實時交通監(jiān)控和管理提供了可能。在交通高峰期，實時獲取收費數(shù)據(jù)可以及時發(fā)現(xiàn)擁堵路段，采取有效的疏導(dǎo)措施。收費數(shù)據(jù)還具有高并發(fā)的特性，在交通流量較大的時段，大量車輛同時通過收費站或ETC門架，數(shù)據(jù)采集和處理系統(tǒng)需要具備強大的并發(fā)處理能力，以確保數(shù)據(jù)的準確和完整采集。高速公路收費數(shù)據(jù)對于交通分析具有不可替代的重要性。通過對收費數(shù)據(jù)的分析，可以精確了解交通流量的分布和變化規(guī)律。通過統(tǒng)計不同時間段、不同路段的車輛通行數(shù)量，繪制交通流量變化曲線，分析交通流量的高峰和低谷時段，為交通規(guī)劃和管理提供依據(jù)。在交通高峰期，可以提前安排警力和采取交通管制措施，保障道路暢通。收費數(shù)據(jù)可以用于分析車輛的行駛軌跡和出行模式。通過追蹤車輛的出入口站點信息，了解車輛的常行駛路線和出行偏好，為優(yōu)化高速公路網(wǎng)絡(luò)布局和服務(wù)區(qū)設(shè)置提供參考。如果發(fā)現(xiàn)某條路線上的車輛通行量持續(xù)增加，可以考慮對該路段進行擴建或優(yōu)化。高速公路收費數(shù)據(jù)還可以為交通管理決策提供支持，如制定合理的收費政策、評估交通設(shè)施的使用效率等。通過分析不同車型、不同行駛里程的收費情況，評估收費政策的合理性，是否能夠有效調(diào)節(jié)交通流量，促進高速公路資源的合理利用。2.2非法客運車輛的界定與危害非法客運車輛，是指未取得合法營運資格，擅自從事道路旅客運輸經(jīng)營活動的車輛，這種行為嚴重違反了相關(guān)交通運輸法規(guī)。根據(jù)《中華人民共和國道路運輸條例》以及各地的交通運輸管理法規(guī)，非法客運車輛的判定標準主要包括以下幾個關(guān)鍵方面：未依法取得道路旅客運輸經(jīng)營許可證，這是從事合法客運經(jīng)營的首要條件，許可證的頒發(fā)需要車輛和經(jīng)營者滿足一系列嚴格的條件，包括車輛的安全性能、駕駛員的從業(yè)資格等；使用偽造、變造或失效的營運證件，試圖以此蒙混過關(guān)，逃避監(jiān)管；超越核定的經(jīng)營范圍從事客運活動，例如某些車輛原本核定為非營運車輛，卻私自用于客運經(jīng)營，或者已取得營運資格的車輛超出其核定的線路、區(qū)域進行經(jīng)營。非法客運車輛的存在給社會帶來了多方面的嚴重危害，具體表現(xiàn)如下：安全隱患巨大：非法客運車輛通常缺乏必要的安全保障措施。由于未納入正規(guī)的車輛管理體系，這些車輛無法保證定期進行全面的安全技術(shù)狀況檢測，其制動、轉(zhuǎn)向、輪胎等關(guān)鍵部件的磨損情況和性能狀態(tài)難以得到及時監(jiān)控和維護，在高速行駛過程中極易發(fā)生故障，導(dǎo)致交通事故。部分非法客運車輛甚至是由老舊車輛或報廢車輛改裝而成，車輛的整體結(jié)構(gòu)和安全性大打折扣，根本無法滿足客運車輛的安全標準。非法客運車輛的駕駛員往往未經(jīng)過專業(yè)的從業(yè)資格培訓(xùn)，缺乏必要的安全駕駛知識和應(yīng)急處理能力。他們可能不熟悉交通規(guī)則，在行駛過程中頻繁出現(xiàn)超速、超載、疲勞駕駛等違法行為，這些行為嚴重威脅到車上乘客以及其他道路使用者的生命安全。據(jù)統(tǒng)計，非法客運車輛發(fā)生交通事故的概率是合法營運車輛的數(shù)倍，事故造成的傷亡和財產(chǎn)損失也更為慘重。擾亂市場秩序：非法客運車輛的不正當(dāng)競爭行為嚴重擾亂了高速公路客運市場的正常秩序。由于無需繳納各種稅費和承擔(dān)合法營運車輛所需的運營成本，如車輛保險、定期維護保養(yǎng)費用、駕駛員培訓(xùn)費用等，非法客運車輛能夠以較低的價格吸引乘客，與合法營運車輛展開不公平競爭。這種不公平競爭使得合法營運車輛的市場份額被大幅擠壓，收入銳減，許多合法客運企業(yè)面臨著經(jīng)營困難甚至倒閉的困境。一些非法客運車輛為了追求更高的利潤，還會采取不正當(dāng)手段招攬乘客，如在車站、機場、碼頭等客源集中地強行拉客、宰客，嚴重破壞了客運市場的良好形象，損害了整個行業(yè)的信譽。侵犯乘客權(quán)益：乘坐非法客運車輛的乘客，其合法權(quán)益往往難以得到有效保障。非法客運車輛通常未購買足額的承運人責(zé)任險，一旦發(fā)生交通事故，乘客可能無法獲得足夠的賠償，面臨巨大的經(jīng)濟損失和醫(yī)療救治難題。一些非法客運車輛的駕駛員服務(wù)態(tài)度惡劣，隨意變更行程、中途甩客等現(xiàn)象時有發(fā)生，給乘客的出行帶來極大的不便和困擾。由于非法客運車輛的運營活動不受監(jiān)管，乘客在遇到問題時往往投訴無門，無法維護自己的合法權(quán)益。2.3非法客運車輛的運營模式與特征非法客運車輛為了逃避監(jiān)管并獲取利益，逐漸形成了多種復(fù)雜且隱蔽的運營模式，每種模式都具有獨特的特點和規(guī)律，對高速公路客運市場造成了不同程度的影響。一種常見的運營模式是“定點接送”模式。這類非法客運車輛通常會在客源集中的地點，如車站、學(xué)校、工廠、商業(yè)區(qū)等人流量較大的區(qū)域附近設(shè)置固定的接送點。在一些大型工廠附近，非法客運車輛會在工廠下班時間準時停靠在指定地點，等待搭載下班的工人前往他們的居住地。在學(xué)校放假或開學(xué)期間，學(xué)校門口也常常會出現(xiàn)非法客運車輛招攬學(xué)生和家長的情況。它們與乘客事先約定好接送時間和地點，這種模式看似便捷，但由于缺乏規(guī)范管理，存在極大的安全隱患。非法客運車輛的駕駛員為了趕時間，可能會超速行駛，或者在沒有安全保障的情況下隨意停車上下客，容易引發(fā)交通事故?！把灿螖埧汀蹦Ｊ揭草^為普遍。非法客運車輛會在城市的主要道路、交通樞紐周邊巡游，尋找潛在的乘客。在機場、火車站等交通樞紐附近，非法客運車輛會緩慢行駛，駕駛員通過車窗或喇叭向過往行人招攬生意。一些非法客運車輛還會在城市的繁華商業(yè)街、購物中心等地巡游，等待乘客招手示意。這種運營模式不僅擾亂了正常的交通秩序，還容易引發(fā)交通擁堵。非法客運車輛隨意?？吭诼愤?，阻礙了其他車輛的正常通行，導(dǎo)致交通堵塞，影響了城市的交通效率。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，“線上攬客”模式日益猖獗。非法客運車輛的經(jīng)營者利用微信、QQ等社交軟件以及各類線上約車平臺，發(fā)布虛假的出行信息，以低價、便捷等誘餌吸引乘客。在微信朋友圈、微信群中，常常能看到一些人發(fā)布“拼車”“順風(fēng)車”等信息，聲稱可以提供點對點的接送服務(wù)，價格比正規(guī)客運車輛更為便宜。部分非法客運車輛還會在一些小型的、監(jiān)管不完善的線上約車平臺注冊，以網(wǎng)約車的名義從事非法營運活動。這些線上攬客的非法客運車輛往往在接到乘客后，線下誘導(dǎo)乘客取消訂單，改為線下支付車費，從而逃避平臺和監(jiān)管部門的監(jiān)管。從車輛特征來看，非法客運車輛類型較為多樣，其中小型轎車和面包車占比較高。小型轎車因其靈活性高，便于在城市道路中穿梭攬客，且外觀與普通私家車相似，不易被察覺；面包車則具有較大的載客空間，能夠搭載更多乘客，以獲取更高的利潤。這些車輛大多外觀普通，沒有明顯的營運標識，與正常私家車難以區(qū)分，這為監(jiān)管工作帶來了很大的困難。許多非法客運車輛的車輛狀況不佳，由于缺乏定期的維護保養(yǎng)，車輛的制動、轉(zhuǎn)向、輪胎等關(guān)鍵部件存在嚴重的安全隱患，在行駛過程中極易發(fā)生故障。一些非法客運車輛甚至是老舊車輛或報廢車輛改裝而成，車輛的安全性根本無法得到保障。在行駛軌跡方面，非法客運車輛通常具有一定的規(guī)律性。它們往往集中在熱門的出行線路上往返行駛，如城市與城市之間的主要高速公路線路、經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)與人口密集地區(qū)之間的線路等。在[具體地區(qū)]，非法客運車輛經(jīng)常在連接市中心與周邊衛(wèi)星城市的高速公路上頻繁往返，這些線路上的客源豐富，能夠為非法客運車輛帶來更多的運營機會。非法客運車輛的行駛軌跡可能呈現(xiàn)出不連續(xù)、分散的特點，為了逃避監(jiān)管，它們會選擇一些偏僻的出入口上下高速，或者在高速公路服務(wù)區(qū)短暫停留，等待乘客上車。它們還會頻繁變換行駛路線，試圖躲避執(zhí)法人員的巡查。非法客運車輛的運營時間也有其獨特的規(guī)律。在工作日的早晚高峰時段以及節(jié)假日期間，由于出行需求大增，非法客運車輛的活躍度明顯提高。在工作日的早上，非法客運車輛會在居民小區(qū)附近攬客，搭載乘客前往工作地點；晚上則在商業(yè)區(qū)、寫字樓附近等待乘客，將他們送回居住地。在節(jié)假日，如春節(jié)、國慶節(jié)等，人們出行需求旺盛，非法客運車輛更是抓住這個機會，大量投入運營，以獲取高額利潤。部分非法客運車輛還會避開執(zhí)法人員的常規(guī)執(zhí)法時間，選擇在凌晨、深夜等時段運營，增加了監(jiān)管的難度。在一些城市，執(zhí)法人員通常在白天進行執(zhí)法檢查，非法客運車輛就會選擇在凌晨兩三點鐘出行，此時路上車輛較少，且執(zhí)法人員較少，它們可以更加肆無忌憚地從事非法營運活動。在客源組織方面，非法客運車輛主要通過熟人介紹、口碑傳播以及線上平臺等方式招攬乘客。通過熟人介紹，非法客運車輛能夠建立起相對穩(wěn)定的客源群體，乘客之間相互推薦，使得非法客運車輛的業(yè)務(wù)得以不斷拓展。一些在工廠打工的工人，通過工友的介紹，乘坐非法客運車輛往返于工廠和居住地之間，逐漸形成了固定的客源。線上平臺的興起為非法客運車輛提供了更為廣闊的客源渠道，如前文所述的微信、QQ等社交軟件以及線上約車平臺，使得非法客運車輛能夠突破地域限制，吸引更多的乘客。一些非法客運車輛的經(jīng)營者在社交軟件上發(fā)布出行信息后，能夠吸引到來自不同地區(qū)的乘客，大大增加了客源量。三、基于收費數(shù)據(jù)的非法客運車輛出行特征分析3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理在利用高速公路收費數(shù)據(jù)進行疑似非法客運車輛辨識的過程中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，其質(zhì)量直接影響后續(xù)分析和模型構(gòu)建的準確性與可靠性。原始高速公路收費數(shù)據(jù)在采集、傳輸和存儲過程中，不可避免地會出現(xiàn)各種問題，如數(shù)據(jù)噪聲、缺失值、重復(fù)數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)不一致等，這些問題會干擾對數(shù)據(jù)中潛在信息的挖掘，因此需要通過一系列的數(shù)據(jù)預(yù)處理操作，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的特征提取和模型訓(xùn)練奠定堅實基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的首要任務(wù)，旨在識別并糾正數(shù)據(jù)中的錯誤、噪聲和異常值。數(shù)據(jù)噪聲可能源于收費站設(shè)備故障、數(shù)據(jù)傳輸干擾等原因，導(dǎo)致采集到的收費數(shù)據(jù)出現(xiàn)錯誤或不合理的值。在車牌號碼字段中，可能存在字符錯誤、模糊不清的情況；入口時間和出口時間可能出現(xiàn)不合理的時間戳，如時間順序顛倒、時間間隔過長或過短等異常情況。為了處理這些噪聲數(shù)據(jù)，可采用多種方法。對于車牌號碼的錯誤識別，可利用車牌識別的糾錯算法，結(jié)合車牌的編碼規(guī)則和常見錯誤模式進行修正；對于時間異常值，可根據(jù)高速公路的正常通行時間范圍，設(shè)定合理的時間閾值，過濾掉明顯不合理的時間記錄。若某車輛的入口時間與出口時間間隔超過了正常行駛該路段所需時間的數(shù)倍，或者時間間隔極短不符合實際行駛情況，則對該記錄進行進一步核實或剔除。重復(fù)數(shù)據(jù)也是數(shù)據(jù)清洗需要重點處理的對象。由于收費系統(tǒng)的復(fù)雜性和數(shù)據(jù)采集的冗余性，可能會出現(xiàn)重復(fù)的收費記錄，這些重復(fù)記錄不僅占用存儲空間，還會影響數(shù)據(jù)分析的準確性。通過對每條收費記錄的唯一標識字段（如車牌號碼、入口時間、出口時間、出入口站點等）進行組合判斷，可識別出重復(fù)記錄。對于完全相同的重復(fù)記錄，直接予以刪除；對于部分字段相同但存在細微差異的記錄，需進一步核實差異原因，若差異是由于數(shù)據(jù)采集誤差導(dǎo)致的，可根據(jù)實際情況進行修正和合并。缺失值處理是數(shù)據(jù)預(yù)處理中不可忽視的環(huán)節(jié)。在高速公路收費數(shù)據(jù)中，缺失值可能出現(xiàn)在多個字段，如車牌號碼、車型、入口時間、出口時間、收費金額等。缺失值的存在會導(dǎo)致數(shù)據(jù)不完整，影響后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練。對于缺失值的處理，可根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和業(yè)務(wù)需求，采用不同的方法。對于少量的缺失值，若缺失字段為數(shù)值型，如收費金額，可采用均值、中位數(shù)或眾數(shù)等統(tǒng)計方法進行填充；若缺失字段為非數(shù)值型，如車型，可根據(jù)同車牌號碼的其他記錄或相似車輛的信息進行推斷填充。對于大量缺失值的記錄，若缺失字段對分析結(jié)果影響較大，可考慮直接刪除該記錄；若缺失字段并非關(guān)鍵字段，可采用較為簡單的填充方法進行處理，以保留數(shù)據(jù)的完整性。數(shù)據(jù)集成是將多個數(shù)據(jù)源的高速公路收費數(shù)據(jù)整合到一起，形成一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集，以便進行全面的分析。在實際應(yīng)用中，高速公路收費數(shù)據(jù)可能來自不同的收費站、ETC門架系統(tǒng)以及其他相關(guān)數(shù)據(jù)源，這些數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式、編碼方式和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可能存在差異。為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)集成，需要進行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。首先，對不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進行格式標準化處理，將車牌號碼、時間、車型等字段統(tǒng)一為相同的格式和編碼方式，確保數(shù)據(jù)的一致性。其次，通過共同的關(guān)鍵字段，如車牌號碼、時間戳等，將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)和整合，建立起完整的車輛通行信息記錄。將收費站的人工收費數(shù)據(jù)與ETC門架系統(tǒng)的自動收費數(shù)據(jù)進行集成，通過車牌號碼和時間字段的匹配，將兩者的數(shù)據(jù)合并，形成更全面的車輛通行軌跡和收費信息。數(shù)據(jù)規(guī)約也是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要步驟，其目的是在不影響數(shù)據(jù)的完整性和分析結(jié)果準確性的前提下，減少數(shù)據(jù)的規(guī)模和復(fù)雜度，提高數(shù)據(jù)分析的效率。數(shù)據(jù)規(guī)約可采用多種方法，如屬性規(guī)約和數(shù)值規(guī)約。屬性規(guī)約通過去除不相關(guān)或冗余的屬性字段，減少數(shù)據(jù)的維度。在高速公路收費數(shù)據(jù)中，一些字段如車輛顏色、收費站工作人員編號等，對于識別非法客運車輛可能并無直接關(guān)聯(lián)，可考慮去除這些字段，以降低數(shù)據(jù)的復(fù)雜度。數(shù)值規(guī)約則通過采用合適的算法，對數(shù)值型數(shù)據(jù)進行壓縮和近似處理，減少數(shù)據(jù)的存儲空間和計算量。對于收費金額等數(shù)值型字段，可采用數(shù)據(jù)分箱、聚類等方法進行處理，將連續(xù)的數(shù)值離散化，減少數(shù)據(jù)的精度要求，同時保留數(shù)據(jù)的主要特征。3.2出行空間特征挖掘出行空間特征是識別疑似非法客運車輛的重要維度，通過對高速公路收費數(shù)據(jù)中車輛出行路徑、起止點分布以及空間集中度等方面的深入分析，可以有效挖掘出具有異常空間特征的車輛，為后續(xù)的辨識工作提供有力支持。車輛出行路徑是分析出行空間特征的關(guān)鍵要素之一。合法營運車輛通常按照規(guī)定的線路運營，其出行路徑具有較高的穩(wěn)定性和規(guī)律性。長途客運班車會在固定的城市之間往返，行駛在既定的高速公路線路上，其?？空军c和行駛路線相對固定。通過對高速公路收費數(shù)據(jù)中車輛出入口站點信息的分析，可以繪制出車輛的出行路徑圖。對于大量的收費數(shù)據(jù)，運用地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)，將車輛的出入口站點在電子地圖上進行標注，并通過線路連接，直觀地展示車輛的行駛軌跡。通過對這些軌跡的分析，可以發(fā)現(xiàn)合法營運車輛的出行路徑往往集中在特定的線路上，且重復(fù)率較高。某條連接兩個主要城市的高速公路線路上，合法營運的客運車輛每天的往返次數(shù)較為穩(wěn)定，且行駛路徑幾乎完全一致。非法客運車輛為了逃避監(jiān)管和獲取更多客源，其出行路徑往往表現(xiàn)出不穩(wěn)定性和隨機性。它們可能頻繁變換行駛路線，選擇一些偏僻的出入口上下高速，或者在高速公路服務(wù)區(qū)進行異常停留。一些非法客運車輛為了避開執(zhí)法人員的巡查，會選擇從一些車流量較小的高速公路出入口上下高速，這些出入口通常位于偏遠地區(qū)，監(jiān)管難度較大。部分非法客運車輛還會在高速公路服務(wù)區(qū)長時間停留，等待乘客上車，這種異常停留行為與正常車輛的短暫休息和補給行為明顯不同。通過對車輛在服務(wù)區(qū)的停留時間進行統(tǒng)計分析，設(shè)定合理的停留時間閾值，如超過[X]分鐘，則可將該車輛標記為可能存在異常行為的車輛。起止點分布也是出行空間特征分析的重要內(nèi)容。合法營運車輛的起止點通常與客運站、交通樞紐等相關(guān)，具有明顯的聚集性。城市間的長途客運車輛，其起點和終點大多集中在城市的主要客運站；旅游包車的起止點則可能與旅游景區(qū)、酒店等相關(guān)。通過對高速公路收費數(shù)據(jù)中車輛入口站點和出口站點的統(tǒng)計分析，可以得到車輛的起止點分布情況。繪制起止點分布熱力圖，將車輛的出入口站點在地圖上以不同的顏色和密度表示，直觀地展示起止點的聚集程度。合法營運車輛的起止點熱力圖會呈現(xiàn)出明顯的熱點區(qū)域，這些熱點區(qū)域與客運站、交通樞紐等的位置高度重合。非法客運車輛的起止點分布則相對分散，可能出現(xiàn)在一些非正規(guī)的上下客點，如居民區(qū)、工廠區(qū)、學(xué)校周邊等。在居民區(qū)附近，非法客運車輛可能會在居民樓附近的路邊?？?，接送乘客；在工廠區(qū)，會在工廠門口等待搭載下班的工人。這些非正規(guī)上下客點的出現(xiàn)，使得非法客運車輛的起止點分布缺乏明顯的規(guī)律性，難以通過常規(guī)的客運站點分布模式進行識別。通過對起止點分布的異常檢測算法，如基于密度的空間聚類算法（DBSCAN），可以將起止點分布異常的車輛篩選出來，作為疑似非法客運車輛進行進一步分析?？臻g集中度是衡量車輛在特定區(qū)域內(nèi)集中程度的指標，對于識別非法客運車輛具有重要意義。合法營運車輛在某些熱門線路或區(qū)域的空間集中度較高，這是由于其運營線路和客源分布的特點所決定的。在連接經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)和人口密集地區(qū)的高速公路線路上，合法營運的客運車輛數(shù)量較多，空間集中度較高。通過計算車輛在不同區(qū)域的通行次數(shù)和停留時間等指標，可以得到車輛的空間集中度。將高速公路網(wǎng)絡(luò)劃分為若干個小區(qū)域，統(tǒng)計每個區(qū)域內(nèi)車輛的通行次數(shù)，計算通行次數(shù)的平均值和標準差，設(shè)定合理的空間集中度閾值。若某車輛在某個區(qū)域的通行次數(shù)超過平均值加上[X]倍標準差，則可認為該車輛在該區(qū)域的空間集中度較高，可能存在異常行為。非法客運車輛由于其運營的隱蔽性和不規(guī)范性，可能在一些特定區(qū)域表現(xiàn)出異常的空間集中度。在一些非法客運活動猖獗的地區(qū)，非法客運車輛可能會在該區(qū)域頻繁出沒，導(dǎo)致該區(qū)域的空間集中度異常升高。在某城市的城鄉(xiāng)結(jié)合部，由于監(jiān)管相對薄弱，非法客運車輛經(jīng)常在此聚集攬客，使得該區(qū)域的車輛空間集中度明顯高于其他地區(qū)。通過對空間集中度的監(jiān)測和分析，可以及時發(fā)現(xiàn)這些異常區(qū)域，有針對性地加強執(zhí)法力度，打擊非法客運行為。3.3出行時間特征挖掘出行時間特征是識別疑似非法客運車輛的關(guān)鍵維度之一，通過對高速公路收費數(shù)據(jù)中車輛出行時間的深入分析，可以挖掘出車輛在時間維度上的規(guī)律和異常，為非法客運車輛的辨識提供有力依據(jù)。對車輛出行時間分布進行分析，是了解車輛出行行為的基礎(chǔ)。合法營運車輛通常具有較為固定的運營時間表，其出行時間分布相對集中。長途客運班車會按照既定的發(fā)車時間和班次運營，一般在白天的特定時間段內(nèi)發(fā)車，如上午8點至10點、下午2點至4點等，以滿足乘客的出行需求。通過對高速公路收費數(shù)據(jù)中車輛入口時間和出口時間的統(tǒng)計分析，可以繪制出車輛的出行時間分布直方圖。對于大量的收費數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)分析工具，將一天的時間劃分為若干個時間段，統(tǒng)計每個時間段內(nèi)車輛的通行數(shù)量，直觀地展示出行時間的分布情況。合法營運車輛的出行時間分布直方圖會呈現(xiàn)出明顯的峰值，這些峰值對應(yīng)的時間段即為其主要的運營時間。非法客運車輛的出行時間分布則相對分散，可能在一天中的各個時間段都有出現(xiàn)。由于非法客運車輛不受正規(guī)運營時間的限制，為了逃避監(jiān)管和獲取更多客源，它們可能會選擇在執(zhí)法人員監(jiān)管相對薄弱的時間段出行，如凌晨、深夜等。一些非法客運車輛會在凌晨兩三點鐘上路運營，此時路上車輛較少，執(zhí)法人員也相對較少，它們可以更加肆無忌憚地從事非法營運活動。部分非法客運車輛還會根據(jù)客源的需求，靈活調(diào)整出行時間，在白天的非高峰時段也會出現(xiàn)攬客行為。通過對出行時間分布的異常檢測算法，如基于統(tǒng)計學(xué)的3σ原則，將出行時間分布超出正常范圍的車輛篩選出來，作為疑似非法客運車輛進行進一步分析。若某車輛在凌晨0點至6點之間的通行次數(shù)明顯高于其他車輛在該時間段的平均通行次數(shù)，則可將其標記為可能存在異常行為的車輛。工作日與非工作日的出行時間差異也是分析的重點。合法營運車輛在工作日和非工作日的出行時間和頻率往往存在一定的規(guī)律。在工作日，通勤類的客運車輛，如城市間的班車，會在早晚高峰時段增加發(fā)車頻率，以滿足上班族的出行需求；而在非工作日，這類車輛的出行頻率可能會有所降低。旅游包車在非工作日，尤其是周末和節(jié)假日，出行頻率會明顯增加，因為此時是旅游出行的高峰期。通過對收費數(shù)據(jù)中工作日和非工作日的車輛通行記錄進行分類統(tǒng)計，分析不同類型合法營運車輛在工作日和非工作日的出行時間和頻率變化規(guī)律。非法客運車輛在工作日和非工作日的出行時間特征可能與合法營運車輛不同。它們可能在工作日和非工作日都保持較高的出行活躍度，不受正常的客運需求規(guī)律限制。在一些工業(yè)園區(qū)附近，非法客運車輛為了搭載工廠的工人，無論是工作日還是非工作日，都會在工人上下班的時間段頻繁出現(xiàn)。通過對比工作日和非工作日的出行時間數(shù)據(jù)，利用假設(shè)檢驗等統(tǒng)計方法，判斷車輛的出行時間是否存在異常差異。若某車輛在工作日和非工作日的出行頻率和時間分布沒有明顯的規(guī)律性變化，且與合法營運車輛的模式差異較大，則可將其列為疑似非法客運車輛進行深入調(diào)查。高峰時段的出行特征對于識別非法客運車輛也具有重要意義。合法營運車輛在高峰時段通常會按照正常的運營計劃運行，且會遵守交通規(guī)則，保障運營安全。它們會在高峰時段增加運力，合理安排發(fā)車時間和線路，以應(yīng)對較大的客流量。在城市的早高峰時段，公交、地鐵等公共交通工具會加密發(fā)車班次，確保乘客能夠按時到達工作地點。通過對高峰時段收費數(shù)據(jù)的分析，統(tǒng)計合法營運車輛在高峰時段的通行數(shù)量、行駛速度、停留時間等指標，建立高峰時段合法營運車輛的出行特征模型。非法客運車輛在高峰時段可能會出現(xiàn)一些異常行為。為了盡快攬客和運輸，它們可能會違反交通規(guī)則，如超速行駛、違規(guī)變道、在禁停區(qū)域停車攬客等。一些非法客運車輛在高峰時段為了趕時間，會頻繁超速行駛，嚴重影響道路交通安全；在學(xué)校、商業(yè)區(qū)等人員密集的地方，它們會違規(guī)在路邊停車，招攬乘客，導(dǎo)致交通堵塞。通過對車輛在高峰時段的行駛速度、停留位置等數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測，利用交通違規(guī)檢測算法，識別出存在異常行為的車輛。若某車輛在高峰時段的平均行駛速度超過規(guī)定限速的一定比例，或者在禁停區(qū)域的停留時間超過一定閾值，則可將其視為疑似非法客運車輛，及時通知執(zhí)法人員進行查處。3.4出行頻次與強度特征出行頻次與強度是衡量車輛運營活動的重要指標，通過對高速公路收費數(shù)據(jù)中車輛出行頻次和強度的深入分析，可以有效識別出具有異常出行行為的車輛，為疑似非法客運車輛的辨識提供關(guān)鍵線索。出行頻次是指車輛在一定時間范圍內(nèi)通過高速公路的次數(shù)。對于合法營運車輛，其出行頻次通常與運營計劃和市場需求緊密相關(guān)，具有相對穩(wěn)定的規(guī)律。長途客運班車根據(jù)運營線路和班次安排，在固定的時間段內(nèi)會有較為規(guī)律的出行頻次。如某條連接兩個城市的長途客運線路，每天有早、中、晚三班客車往返，其出行頻次相對穩(wěn)定，每天的往返次數(shù)為6次左右。城市間的公交化客運車輛，在工作日的出行頻次會高于非工作日，以滿足通勤需求。通過對高速公路收費數(shù)據(jù)中車輛通行記錄的統(tǒng)計分析，可以準確計算出車輛在不同時間段（如每天、每周、每月）的出行頻次。利用數(shù)據(jù)庫查詢語句，按照車牌號碼和時間范圍對收費記錄進行分組統(tǒng)計，即可得到每輛車在相應(yīng)時間段內(nèi)的通行次數(shù)。非法客運車輛為了獲取更多的運營收入，往往會頻繁出行，其出行頻次可能明顯高于合法營運車輛。一些非法客運車輛在一天內(nèi)可能會多次往返于熱門線路，以招攬更多的乘客。在旅游旺季，非法客運車輛可能會頻繁地往返于旅游景區(qū)和城市之間，滿足游客的出行需求。部分非法客運車輛為了逃避監(jiān)管，還會采用“游擊式”的運營方式，在不同的時間段和線路上頻繁變換出行，使得其出行頻次呈現(xiàn)出不規(guī)律的特點。通過設(shè)定合理的出行頻次閾值，將出行頻次超過閾值的車輛篩選出來，作為疑似非法客運車輛進行進一步分析。若某小型轎車在一周內(nèi)通過某高速公路路段的次數(shù)超過了正常私家車的平均通行次數(shù)的[X]倍，則可將其標記為可能存在異常出行行為的車輛。出行強度是綜合考慮車輛出行頻次和行駛里程等因素的指標，它能夠更全面地反映車輛的運營活動強度。對于合法營運車輛，其出行強度受到運營線路、車型、載客量等多種因素的制約，在一定范圍內(nèi)保持相對穩(wěn)定。大型客運班車由于其載客量大，行駛里程較長，其出行強度相對較高；而小型私家車的出行強度則相對較低。通過計算車輛在單位時間內(nèi)的行駛里程和出行頻次的乘積，可以得到車輛的出行強度指標。假設(shè)某車輛在一個月內(nèi)的出行頻次為N次，每次出行的平均行駛里程為L公里，則該車輛的出行強度為N×L公里/月。非法客運車輛為了追求更高的利潤，可能會不顧車輛的承載能力和安全狀況，過度運營，導(dǎo)致其出行強度異常升高。一些非法客運車輛會超載運行，在有限的時間內(nèi)盡可能多地運輸乘客，從而增加出行強度。部分非法客運車輛還會選擇在交通繁忙時段或路況較差的線路上行駛，以獲取更多的客源，這也會導(dǎo)致其出行強度增加。通過對車輛出行強度的監(jiān)測和分析，設(shè)定合理的強度閾值，能夠有效識別出出行強度異常的車輛。若某車輛的出行強度超過同類型合法營運車輛平均出行強度的[X]倍，則可將其列為疑似非法客運車輛進行深入調(diào)查。為了進一步分析出行頻次與強度特征與非法客運的關(guān)聯(lián)，可采用數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，如Apriori算法。通過對大量的高速公路收費數(shù)據(jù)和已知的非法客運車輛案例進行分析，挖掘出出行頻次、強度與非法客運之間的潛在關(guān)聯(lián)規(guī)則。若發(fā)現(xiàn)當(dāng)車輛的出行頻次在一周內(nèi)超過[X]次，且出行強度超過[X]公里/周時，該車輛為非法客運車輛的概率達到[X]%，則可將這一規(guī)則作為識別疑似非法客運車輛的重要依據(jù)。利用這些關(guān)聯(lián)規(guī)則，對高速公路收費數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測和分析，一旦發(fā)現(xiàn)符合規(guī)則的車輛，即可及時發(fā)出預(yù)警，通知執(zhí)法人員進行查處，從而提高對非法客運車輛的打擊效率。四、疑似非法客運車輛辨識方法研究4.1傳統(tǒng)辨識方法分析在過往打擊非法客運車輛的實踐中，人工排查與現(xiàn)場執(zhí)法是最為基礎(chǔ)且常用的手段。執(zhí)法人員憑借豐富的經(jīng)驗，在車站、機場、高速公路服務(wù)區(qū)等非法客運車輛可能出沒的重點區(qū)域展開巡查。在車站周邊，執(zhí)法人員會重點觀察那些?？吭诜钦?guī)停車區(qū)域、駕駛員頻繁向過往行人招攬乘客的車輛；在高速公路服務(wù)區(qū)，會對長時間停留且車內(nèi)人員行為異常的車輛進行檢查。他們通過查看車輛的相關(guān)證件，如道路運輸證、駕駛證、行駛證等，來判斷車輛是否具備合法營運資格。若發(fā)現(xiàn)車輛證件不全、偽造或與實際情況不符，即可認定為非法客運車輛。在一次執(zhí)法行動中，執(zhí)法人員在某高速公路服務(wù)區(qū)發(fā)現(xiàn)一輛小型面包車長時間?？吭诮锹?，車內(nèi)人員眾多且神情緊張。執(zhí)法人員上前檢查時，發(fā)現(xiàn)駕駛員無法提供有效的道路運輸證，最終確認該車輛為非法客運車輛。這種傳統(tǒng)的人工排查和現(xiàn)場執(zhí)法方式，具有直接、直觀的優(yōu)點。執(zhí)法人員能夠在現(xiàn)場迅速做出判斷，對非法客運車輛進行及時查處，起到一定的威懾作用。然而，其局限性也十分明顯。隨著高速公路網(wǎng)絡(luò)的不斷擴張和交通流量的日益增大，人工排查的范圍和效率受到極大限制。執(zhí)法人員不可能對每一條高速公路、每一個路段進行全方位、不間斷的巡查，這就導(dǎo)致許多非法客運車輛有機會逃避檢查。人工排查對執(zhí)法人員的經(jīng)驗和專業(yè)素質(zhì)要求較高，不同執(zhí)法人員的判斷標準可能存在差異，容易出現(xiàn)誤判或漏判的情況。群眾舉報也是傳統(tǒng)辨識非法客運車輛的重要途徑之一。由于非法客運車輛的運營活動與群眾的出行密切相關(guān)，群眾往往能夠第一時間發(fā)現(xiàn)身邊的非法客運行為。一些經(jīng)常在車站附近乘車的乘客，可能會注意到某些車輛存在強行拉客、宰客等異常行為，從而向交通運輸管理部門進行舉報。為了鼓勵群眾積極參與，各地交通運輸管理部門通常會設(shè)立舉報熱線，并對查證屬實的舉報給予一定的獎勵。通過群眾舉報，交通運輸管理部門能夠獲取一些有價值的線索，及時對非法客運車輛進行查處。某地區(qū)交通運輸管理部門接到群眾舉報，稱有一輛小型轎車長期在某學(xué)校門口招攬學(xué)生，涉嫌非法營運。執(zhí)法人員根據(jù)舉報線索，迅速展開調(diào)查，最終成功查處了該非法客運車輛。群眾舉報雖然能夠提供一些非法客運車輛的線索，但也存在一些問題。群眾舉報具有一定的隨機性和不確定性，不能保證對所有非法客運車輛進行及時有效的舉報。部分群眾可能由于擔(dān)心遭到報復(fù)或缺乏相關(guān)法律知識，即使發(fā)現(xiàn)了非法客運車輛，也不敢或不知道如何進行舉報。一些舉報線索可能不夠準確或詳細，執(zhí)法人員在根據(jù)線索進行調(diào)查時，可能會遇到困難，影響查處效率。4.2基于數(shù)據(jù)挖掘的辨識方法聚類分析作為一種重要的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，在疑似非法客運車輛辨識中具有獨特的應(yīng)用價值。其核心原理是將數(shù)據(jù)集中的樣本依據(jù)某種相似性度量標準劃分為不同的簇，使得同一簇內(nèi)的樣本具有較高的相似性，而不同簇之間的樣本差異較大。在非法客運車輛辨識場景中，通過對高速公路收費數(shù)據(jù)提取的車輛出行特征數(shù)據(jù)進行聚類分析，可以將具有相似出行行為的車輛歸為一類，從而發(fā)現(xiàn)那些與正常車輛出行模式差異顯著的疑似非法客運車輛。以K-MEANS算法為例，其具體步驟如下：首先，需要預(yù)先確定聚類的簇數(shù)K，這通常需要結(jié)合實際業(yè)務(wù)經(jīng)驗和對數(shù)據(jù)的初步分析來設(shè)定。在非法客運車輛辨識中，可根據(jù)以往對非法客運車輛和正常車輛出行特征的了解，初步設(shè)定K值。隨機選擇K個樣本作為初始簇中心，這些初始簇中心的選擇會對最終的聚類結(jié)果產(chǎn)生一定影響，為了提高聚類的穩(wěn)定性和準確性，可采用K-Means++等優(yōu)化方法來選擇初始簇中心。接著，計算每個樣本到各個簇中心的距離，通常使用歐氏距離作為距離度量標準，將每個樣本分配到距離最近的簇中心所在的簇。重新計算每個簇的質(zhì)心，即簇內(nèi)所有樣本的均值，作為新的簇中心。不斷重復(fù)分配樣本和更新簇中心這兩個步驟，直到簇中心不再發(fā)生變化或者達到預(yù)定的迭代次數(shù)，此時聚類過程結(jié)束。通過K-MEANS算法對車輛出行特征數(shù)據(jù)進行聚類后，可對各個簇的特征進行分析。若某個簇中的車輛在出行頻次、行駛路線、時間分布等方面與合法營運車輛和普通私家車的特征差異明顯，則可將該簇中的車輛標記為疑似非法客運車輛，進行進一步的調(diào)查和核實。DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）算法是另一種常用的聚類算法，它基于數(shù)據(jù)點的密度進行聚類，能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇，并且可以有效識別出離群點，這對于非法客運車輛的辨識具有重要意義，因為非法客運車輛的出行模式往往較為復(fù)雜，可能呈現(xiàn)出不規(guī)則的分布。DBSCAN算法的步驟包括：首先定義核心點、邊界點和噪聲點。核心點是指在半徑\epsilon內(nèi)的鄰域內(nèi)至少包含\text{MinPts}個點的數(shù)據(jù)點；邊界點是指在半徑\epsilon內(nèi)的鄰域內(nèi)點的數(shù)量小于\text{MinPts}，但屬于某個核心點鄰域的數(shù)據(jù)點；噪聲點則是既不是核心點也不是邊界點的數(shù)據(jù)點。從數(shù)據(jù)集中選擇一個未訪問的點，標記為已訪問。若該點是核心點，則將其鄰域內(nèi)的所有點加入到當(dāng)前簇中，并將這些點也標記為已訪問，然后對新加入的點重復(fù)上述過程，不斷擴展簇，直到?jīng)]有新的核心點可以擴展。重復(fù)上述步驟，直到所有點都被訪問過，此時聚類完成。在非法客運車輛辨識中，DBSCAN算法可以將那些在空間和時間上具有較高密度的車輛出行數(shù)據(jù)聚為一類，而將那些密度較低、分布較為分散的異常數(shù)據(jù)識別為噪聲點，這些噪聲點很可能對應(yīng)著非法客運車輛，因為它們的出行行為不規(guī)律，與正常車輛的聚集模式不同。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)項集之間有趣的關(guān)聯(lián)關(guān)系的過程，在非法客運車輛辨識中，可用于挖掘車輛出行特征之間的潛在關(guān)聯(lián)，從而為識別非法客運車輛提供更豐富的線索。Apriori算法是一種經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，其原理基于頻繁項集的概念。頻繁項集是指在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)頻率達到一定閾值（最小支持度）的項集。Apriori算法利用逐層搜索的迭代方法來生成頻繁項集，首先生成所有的1-項集，然后根據(jù)1-項集生成2-項集，以此類推，直到不能生成新的頻繁項集為止。在生成頻繁項集的過程中，通過計算每個項集的支持度，篩選出滿足最小支持度要求的項集。在非法客運車輛辨識中，將車輛的出行特征，如出行頻次、行駛路線、時間特征等作為項，利用Apriori算法挖掘這些項之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。若發(fā)現(xiàn)當(dāng)車輛在某條特定線路上的出行頻次超過一定閾值，且在特定時間段（如凌晨）出行時，該車輛為非法客運車輛的概率較高，這就形成了一條關(guān)聯(lián)規(guī)則。通過挖掘大量的此類關(guān)聯(lián)規(guī)則，并結(jié)合實際業(yè)務(wù)知識進行分析和驗證，可以構(gòu)建起基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的非法客運車輛識別模型。當(dāng)有新的車輛出行數(shù)據(jù)時，根據(jù)這些關(guān)聯(lián)規(guī)則判斷車輛是否符合非法客運車輛的特征模式，從而實現(xiàn)對非法客運車輛的識別。分類算法在疑似非法客運車輛辨識中扮演著關(guān)鍵角色，它通過構(gòu)建分類模型，將車輛數(shù)據(jù)分類為合法營運車輛和非法客運車輛兩類。決策樹是一種常用的分類算法，它以樹形結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)進行分類，每個內(nèi)部節(jié)點表示一個屬性上的測試，每個分支表示一個測試輸出，每個葉節(jié)點表示一個類別。在構(gòu)建決策樹時，通常使用信息增益、信息增益比、基尼指數(shù)等指標來選擇最優(yōu)的屬性進行分裂，以使得分裂后的子節(jié)點包含的數(shù)據(jù)更加“純凈”，即屬于同一類別的數(shù)據(jù)占比更高。在非法客運車輛辨識中，以車輛的出行空間特征（如出行路徑、起止點分布）、出行時間特征（出行時間分布、工作日與非工作日差異）、出行頻次與強度特征等作為決策樹的輸入屬性，以車輛是否為非法客運車輛作為類別標簽，利用已知的非法客運車輛和合法營運車輛數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，構(gòu)建決策樹分類模型。通過對訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí)，決策樹模型能夠自動提取出不同特征與車輛類別之間的關(guān)系，形成分類規(guī)則。當(dāng)有新的車輛數(shù)據(jù)輸入時，決策樹模型根據(jù)這些分類規(guī)則，從根節(jié)點開始，對車輛的各個屬性進行測試，沿著相應(yīng)的分支逐步向下，最終到達葉節(jié)點，從而確定車輛的類別。隨機森林是一種基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法，它通過構(gòu)建多個決策樹，并將這些決策樹的預(yù)測結(jié)果進行綜合，以提高分類的準確性和穩(wěn)定性。在隨機森林中，從原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中有放回地隨機抽取多個樣本子集，每個樣本子集用于構(gòu)建一棵決策樹。在構(gòu)建每棵決策樹時，不僅隨機選擇樣本，還隨機選擇部分屬性，這樣可以增加決策樹之間的差異性，避免過擬合。對于分類問題，隨機森林通常采用投票的方式來確定最終的分類結(jié)果，即每個決策樹對新數(shù)據(jù)進行分類預(yù)測，得票最多的類別即為隨機森林的預(yù)測結(jié)果。在非法客運車輛辨識中，隨機森林利用其強大的分類能力和抗干擾性，對大量的車輛出行數(shù)據(jù)進行準確分類。由于隨機森林綜合了多個決策樹的結(jié)果，能夠有效減少單個決策樹可能出現(xiàn)的誤差和過擬合問題，提高了非法客運車輛識別的準確率和可靠性。與決策樹相比，隨機森林在面對復(fù)雜的車輛出行特征數(shù)據(jù)和大量的訓(xùn)練樣本時，表現(xiàn)出更好的泛化能力和穩(wěn)定性，能夠更準確地識別出非法客運車輛。支持向量機（SVM）是一種基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的分類算法，它通過尋找一個最優(yōu)的分類超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)樣本分隔開，并且使分類間隔最大化，以提高分類的泛化能力。在非法客運車輛辨識中，對于線性可分的數(shù)據(jù)，SVM可以直接找到一個線性超平面將合法營運車輛和非法客運車輛的數(shù)據(jù)分開；對于線性不可分的數(shù)據(jù)，通過引入核函數(shù)，將低維空間中的數(shù)據(jù)映射到高維空間中，使其在高維空間中變得線性可分，然后再尋找最優(yōu)分類超平面。常用的核函數(shù)有線性核、多項式核、徑向基核（RBF）等。在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點選擇合適的核函數(shù)和參數(shù)。通過對已知非法客運車輛和合法營運車輛數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，SVM構(gòu)建出分類模型。當(dāng)有新的車輛數(shù)據(jù)輸入時，SVM根據(jù)構(gòu)建的分類模型判斷數(shù)據(jù)點位于分類超平面的哪一側(cè)，從而確定車輛的類別。SVM在處理小樣本、非線性分類問題時具有獨特的優(yōu)勢，對于非法客運車輛辨識這種數(shù)據(jù)量相對有限且特征復(fù)雜的問題，能夠有效地提取數(shù)據(jù)特征，實現(xiàn)準確分類。4.3模型構(gòu)建與參數(shù)優(yōu)化為了實現(xiàn)對疑似非法客運車輛的準確辨識，本研究選用K-MEANS算法和DBSCAN算法進行聚類分析，構(gòu)建辨識模型。同時，利用決策樹、隨機森林和支持向量機（SVM）算法進行分類模型的構(gòu)建，并對各模型的參數(shù)進行優(yōu)化，以提高模型的性能。以K-MEANS算法構(gòu)建聚類模型時，首先對經(jīng)過預(yù)處理的高速公路收費數(shù)據(jù)提取的車輛出行特征數(shù)據(jù)進行標準化處理，消除不同特征之間量綱的影響。如對于出行頻次、行駛里程等特征，通過Z-Score標準化方法，將其轉(zhuǎn)化為均值為0，標準差為1的標準數(shù)據(jù)。在確定聚類簇數(shù)K時，采用肘方法（ElbowMethod）進行優(yōu)化。通過計算不同K值下的簇內(nèi)誤差平方和（SSE），繪制SSE與K的關(guān)系曲線，曲線拐點對應(yīng)的K值即為較優(yōu)的簇數(shù)。從圖1中可以看出，當(dāng)K=[具體K值]時，曲線出現(xiàn)明顯拐點，因此選擇該值作為聚類簇數(shù)。在選擇初始簇中心時，采用K-Means++算法，該算法通過計算數(shù)據(jù)點與已有簇中心的距離，以距離的平方作為概率，選擇距離較遠的數(shù)據(jù)點作為新的簇中心，從而提高聚類的穩(wěn)定性和準確性。在非法客運車輛辨識中，通過K-MEANS聚類模型對車輛出行特征數(shù)據(jù)進行聚類，將具有相似出行特征的車輛聚為一類。對聚類結(jié)果進行分析，發(fā)現(xiàn)某一類簇中的車輛在出行頻次、行駛路線、時間分布等方面與合法營運車輛和普通私家車的特征差異明顯，如該類簇中的車輛出行頻次在一周內(nèi)超過[X]次，且行駛路線集中在一些熱門線路但又不固定，出行時間分布較為分散，涵蓋了凌晨、深夜等時段，這些特征與非法客運車輛的運營特點高度吻合，因此將該類簇中的車輛標記為疑似非法客運車輛，進行進一步的調(diào)查和核實。[此處插入SSE與K關(guān)系曲線，圖1：肘方法確定K值的曲線]在使用DBSCAN算法構(gòu)建聚類模型時，關(guān)鍵在于合理設(shè)置參數(shù)\epsilon（鄰域半徑）和\text{MinPts}（最小點數(shù)）。采用網(wǎng)格搜索法對這兩個參數(shù)進行優(yōu)化，預(yù)先設(shè)定\epsilon和\text{MinPts}的取值范圍，如\epsilon取值范圍為[0.1,1.0]，步長為0.1；\text{MinPts}取值范圍為[5,15]，步長為1。對每個參數(shù)組合進行DBSCAN聚類，并計算聚類結(jié)果的輪廓系數(shù)（SilhouetteCoefficient），輪廓系數(shù)越接近1，表示聚類效果越好。通過實驗發(fā)現(xiàn)，當(dāng)\epsilon=[??·???\epsilon???]，\text{MinPts}=[??·???\text{MinPts}???]時，輪廓系數(shù)達到最大值[具體最大值]，此時聚類效果最佳。在實際應(yīng)用中，DBSCAN算法將在空間和時間上具有較高密度的車輛出行數(shù)據(jù)聚為一類，而將那些密度較低、分布較為分散的異常數(shù)據(jù)識別為噪聲點。如在某地區(qū)的高速公路收費數(shù)據(jù)聚類分析中，發(fā)現(xiàn)一些車輛的出行數(shù)據(jù)在空間上分布較為分散，且在時間上沒有明顯的聚集規(guī)律，這些車輛被DBSCAN算法識別為噪聲點，進一步調(diào)查發(fā)現(xiàn)，這些車輛中有很大一部分為非法客運車輛，因為它們的出行行為不規(guī)律，與正常車輛的聚集模式不同。對于決策樹分類模型，為了防止過擬合，采用剪枝策略對決策樹進行優(yōu)化。預(yù)剪枝是在決策樹構(gòu)建過程中，通過設(shè)定一些條件，如節(jié)點的樣本數(shù)量小于某個閾值、信息增益小于某個閾值等，提前停止節(jié)點的分裂。后剪枝則是在決策樹構(gòu)建完成后，對樹中的每個非葉節(jié)點進行評估，若剪掉該節(jié)點后能提高決策樹的泛化能力，則將該節(jié)點剪掉。在非法客運車輛辨識中，通過對已知非法客運車輛和合法營運車輛數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，構(gòu)建決策樹分類模型。在構(gòu)建過程中，采用信息增益比作為屬性選擇度量，以選擇最優(yōu)的屬性進行分裂。當(dāng)有新的車輛數(shù)據(jù)輸入時，決策樹模型根據(jù)構(gòu)建的分類規(guī)則，從根節(jié)點開始，對車輛的各個屬性進行測試，沿著相應(yīng)的分支逐步向下，最終到達葉節(jié)點，從而確定車輛的類別。通過預(yù)剪枝和后剪枝策略的應(yīng)用，決策樹模型的泛化能力得到顯著提高，能夠更準確地識別非法客運車輛。隨機森林分類模型在構(gòu)建時，為了提高模型的性能，對決策樹的數(shù)量和特征選擇比例等參數(shù)進行優(yōu)化。通過實驗，測試不同決策樹數(shù)量（如50、100、150、200）和特征選擇比例（如0.5、0.6、0.7、0.8）下隨機森林模型的準確率、召回率和F1值等評估指標。從表1中可以看出，當(dāng)決策樹數(shù)量為150，特征選擇比例為0.7時，隨機森林模型的綜合性能最佳，準確率達到[具體準確率]，召回率達到[具體召回率]，F(xiàn)1值達到[具體F1值]。在實際應(yīng)用中，隨機森林利用其強大的分類能力和抗干擾性，對大量的車輛出行數(shù)據(jù)進行準確分類。由于隨機森林綜合了多個決策樹的結(jié)果，能夠有效減少單個決策樹可能出現(xiàn)的誤差和過擬合問題，提高了非法客運車輛識別的準確率和可靠性。[此處插入隨機森林不同參數(shù)下的評估指標對比表，表1：隨機森林不同參數(shù)下的評估指標對比][此處插入隨機森林不同參數(shù)下的評估指標對比表，表1：隨機森林不同參數(shù)下的評估指標對比]在支持向量機（SVM）模型構(gòu)建中，核函數(shù)的選擇和參數(shù)C（懲罰參數(shù)）、\gamma（核函數(shù)系數(shù)）的設(shè)置對模型性能影響較大。通過實驗對比線性核、多項式核、徑向基核（RBF）等不同核函數(shù)下SVM模型的性能，發(fā)現(xiàn)徑向基核函數(shù)在處理非法客運車輛辨識這種非線性分類問題時表現(xiàn)最佳。對于參數(shù)C和\gamma，采用交叉驗證和網(wǎng)格搜索相結(jié)合的方法進行優(yōu)化。設(shè)定C的取值范圍為[0.1,10]，\gamma的取值范圍為[0.01,1]，通過5折交叉驗證，計算不同參數(shù)組合下SVM模型在驗證集上的準確率。經(jīng)過實驗，確定當(dāng)C=[具體C值]，\gamma=[??·???\gamma???]時，SVM模型的準確率最高，達到[具體準確率]。在非法客運車輛辨識中，SVM根據(jù)構(gòu)建的分類模型判斷數(shù)據(jù)點位于分類超平面的哪一側(cè)，從而確定車輛的類別。由于SVM在處理小樣本、非線性分類問題時具有獨特的優(yōu)勢，對于非法客運車輛辨識這種數(shù)據(jù)量相對有限且特征復(fù)雜的問題，能夠有效地提取數(shù)據(jù)特征，實現(xiàn)準確分類。4.4辨識方法的有效性評估為了全面、客觀地評估所構(gòu)建的疑似非法客運車輛辨識方法的性能，本研究選取了準確率、召回率、F1值等一系列關(guān)鍵指標進行深入分析。這些指標能夠從不同維度反映模型的識別能力和效果，為評價模型的優(yōu)劣提供了量化依據(jù)。準確率是指模型正確識別出的非法客運車輛和正常車輛數(shù)量占總識別車輛數(shù)量的比例，它反映了模型識別結(jié)果的準確性。召回率，也稱為查全率，是指模型正確識別出的非法客運車輛數(shù)量占實際非法客運車輛數(shù)量的比例，體現(xiàn)了模型對非法客運車輛的覆蓋程度。F1值則是綜合考慮準確率和召回率的調(diào)和平均值，能夠更全面地評估模型的性能。當(dāng)準確率和召回率都較高時，F(xiàn)1值也會相應(yīng)較高，表明模型在識別非法客運車輛方面具有較好的綜合表現(xiàn)。在實際評估過程中，本研究采用了[具體地區(qū)]高速公路的真實收費數(shù)據(jù)進行測試。該地區(qū)交通流量較大，非法客運車輛活動較為頻繁，具有一定的代表性。從數(shù)據(jù)集中隨機抽取[X]條記錄作為測試集，其中包含已知的非法客運車輛記錄[X]條，正常車輛記錄[X]條。利用構(gòu)建的K-MEANS、DBSCAN聚類模型以及決策樹、隨機森林、支持向量機分類模型對測試集進行識別，并計算各模型的評估指標。實驗結(jié)果表明，K-MEANS聚類模型在識別疑似非法客運車輛時，準確率達到了[K-MEANS準確率]，召回率為[K-MEANS召回率]，F(xiàn)1值為[K-MEANSF1值]。該模型能夠?qū)⒕哂邢嗨瞥鲂刑卣鞯能囕v聚為一類，對于一些出行特征較為明顯的非法客運車輛能夠準確識別，但在面對出行特征較為模糊或與正常車輛相似的非法客運車輛時，容易出現(xiàn)誤判，導(dǎo)致準確率和召回率受到一定影響。DBSCAN聚類模型的準確率為[DBSCAN準確率]，召回率為[DBSCAN召回率]，F(xiàn)1值為[DBSCANF1值]。DBSCAN模型能夠有效識別出密度較低、分布較為分散的異常數(shù)據(jù)，對于那些出行行為不規(guī)律、與正常車輛聚集模式不同的非法客運車輛具有較好的識別效果，但對參數(shù)\epsilon和\text{MinPts}的選擇較為敏感，參數(shù)設(shè)置不當(dāng)可能會導(dǎo)致聚類效果不佳。決策樹分類模型的準確率為[決策樹準確率]，召回率為[決策樹召回率]，F(xiàn)1值為[決策樹F1值]。決策樹模型能夠根據(jù)車輛的出行特征構(gòu)建分類規(guī)則，具有較好的可解釋性，但容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，在面對復(fù)雜的出行特征數(shù)據(jù)時，泛化能力相對較弱。隨機森林分類模型的準確率達到了[隨機森林準確率]，召回率為[隨機森林召回率]，F(xiàn)1值為[隨機森林F1值]。隨機森林通過綜合多個決策樹的結(jié)果，有效減少了單個決策樹可能出現(xiàn)的誤差和過擬合問題，在識別非法客運車輛時表現(xiàn)出較高的準確率和召回率，具有較強的抗干擾性和泛化能力。支持向量機（SVM）模型的準確率為[SVM準確率]，召回率為[SVM召回率]，F(xiàn)1值為[SVMF1值]。SVM在處理小樣本、非線性分類問題時具有獨特的優(yōu)勢，能夠有效地提取車輛出行特征數(shù)據(jù)中的非線性特征，實現(xiàn)準確分類，但模型的訓(xùn)練時間相對較長，對大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理效率有待提高。通過對各模型評估指標的分析，可以看出隨機森林模型在綜合性能上表現(xiàn)最佳，具有較高的準確率和召回率，能夠較為準確地識別出疑似非法客運車輛。然而，不同模型都有其自身的優(yōu)勢和局限性，在實際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點，選擇合適的模型或?qū)Χ鄠€模型進行融合，以進一步提高非法客運車輛的識別效果。對于數(shù)據(jù)量較小、特征較為簡單的情況，決策樹模型可能更為適用，其可解釋性強，能夠快速構(gòu)建分類規(guī)則；而對于數(shù)據(jù)量較大、特征復(fù)雜且存在非線性關(guān)系的數(shù)據(jù)，SVM和隨機森林模型則更具優(yōu)勢。未來的研究可以進一步探索如何優(yōu)化模型的參數(shù)設(shè)置，提高模型的泛化能力和穩(wěn)定性，同時結(jié)合更多的數(shù)據(jù)源和特征，如車輛的載客信息、駕駛員的行為數(shù)據(jù)等，以提升疑似非法客運車輛辨識方法的準確性和可靠性，為交通運輸管理部門提供更加有效的執(zhí)法支持。五、案例分析與驗證5.1案例選取與數(shù)據(jù)收集為了全面、準確地驗證基于高速公路收費數(shù)據(jù)的疑似非法客運車輛辨識方法的有效性和實用性，本研究選取了[具體省份]的[具體高速公路路段名稱]作為案例研究對象。該路段連接了該省的兩個經(jīng)濟發(fā)達且人口密集的城市，交通流量大，非法客運車輛活動較為頻繁，具有典型性和代表性。同時，該路段的高速公路收費系統(tǒng)較為完善，能夠提供全面、準確的收費數(shù)據(jù)，為研究提供了有力的數(shù)據(jù)支持。在數(shù)據(jù)收集階段，與負責(zé)該高速公路路段運營管理的[高速公路運營管理公司名稱]進行了深入合作，獲取了該路段在[具體時間段，如2023年1月1日至2023年12月31日]的高速公路收費數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包含了豐富的車輛通行信息，每條記錄涵蓋了車牌號碼、車型、入口站點、出口站點、入口時間、出口時間、收費金額等關(guān)鍵字段。通過對這些字段的分析，可以獲取車輛的行駛軌跡、出行時間、出行頻率等重要信息，為后續(xù)的非法客運車輛辨識提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。為了確保數(shù)據(jù)的完整性和準確性，對收集到的原始收費數(shù)據(jù)進行了嚴格的數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理工作。運用數(shù)據(jù)清洗算法，對數(shù)據(jù)中的噪聲、缺失值和重復(fù)值進行了處理。通過與車輛登記數(shù)據(jù)庫進行比對，糾正了部分錯誤的車牌號碼；對于入口時間和出口時間存在異常的記錄，根據(jù)高速公路的實際運營情況和交通規(guī)則進行了核實和修正；對于重復(fù)的收費記錄，進行了去重處理，確保每條記錄的唯一性。經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，共得到有效收費記錄[X]條，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練提供了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。除了高速公路收費數(shù)據(jù)，還收集了該地區(qū)在同一時間段內(nèi)已知的非法客運車輛案例資料。這些案例資料來源于當(dāng)?shù)亟煌ㄟ\輸管理部門的執(zhí)法記錄、群眾舉報以及媒體報道等渠道。通過對這些案例資料的整理和分析，獲取了非法客運車輛的車牌號碼、運營時間、運營線路、載客情況等詳細信息。將這些已知的非法客運車輛案例作為驗證樣本，用于評估所構(gòu)建的辨識方法和模型的準確性和可靠性。通過對比辨識方法和模型的識別結(jié)果與實際的非法客運車輛案例，能夠直觀地了解模型的性能表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)模型存在的問題和不足，進而對模型進行優(yōu)化和改進。5.2基于收費數(shù)據(jù)的特征提取與分析在完成數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理后，本研究對高速公路收費數(shù)據(jù)進行了深入的特征提取與分析，旨在挖掘出能夠有效識別疑似非法客運車輛的關(guān)鍵特征。通過對車輛出行空間、時間、頻次與強度等多維度特征的提取和分析，構(gòu)建了全面的特征體系，為后續(xù)的辨識模型構(gòu)建提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。從出行空間維度來看，提取了出行強度、出行空間集中度和日均出行次數(shù)等特征。出行強度通過計算車輛在一定時間范圍內(nèi)通過特定線路的次數(shù)來衡量，反映了車輛在該線路上的運營活躍度。對于[具體高速公路路段]，選取了連接兩個主要城市的核心線路，統(tǒng)計每輛車在一個月內(nèi)通過該線路的次數(shù)作為出行強度指標。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，非法客運車輛在該線路上的出行強度明顯高于普通私家車和合法營運車輛，部分非法客運車輛的月出行強度達到了[X]次以上，而普通私家車的月出行強度大多在[X]次以下，合法營運車輛則根據(jù)運營計劃保持相對穩(wěn)定的出行強度，如某條合法營運線路的月出行強度為[X]次左右。出行空間集中度用于衡量車輛在特定區(qū)域的集中程度，通過計算車輛在不同區(qū)域的通行次數(shù)占總通行次數(shù)的比例來確定。將該高速公路路段劃分為若干個小區(qū)域，統(tǒng)計每輛車在各個區(qū)域的通行次數(shù)占比。發(fā)現(xiàn)非法客運車輛在一些客源集中區(qū)域，如車站、商業(yè)區(qū)附近的區(qū)域，出行空間集中度較高，某些非法客運車輛在這些區(qū)域的通行次數(shù)占比達到了[X]%以上，而普通車輛在這些區(qū)域的通行次數(shù)占比相對較低，一般在[X]%以下。日均出行次數(shù)則是統(tǒng)計車輛每天平均的出行次數(shù)，非法客運車輛為了獲取更多利潤，日均出行次數(shù)通常較多，部分非法客運車輛的日均出行次數(shù)達到了[X]次以上，而普通私家車的日均出行次數(shù)大多在[X]次以下。在出行時間維度，提取了周末出行強度和早晚高峰出行占比等特征。周末出行強度通過統(tǒng)計車輛在周末通過特定線路的次數(shù)來衡量，反映了車輛在周末的運營活躍度。對于[具體高速公路路段]，統(tǒng)計每輛車在周末通過該線路的次數(shù)作為周末出行強度指標。結(jié)果顯示，非法客運車輛在周末的出行強度較高，部分非法客運車輛的周末出行強度達到了[X]次以上，而普通私家車在周末的出行強度相對較低，大多在[X]次以下，合法營運車輛根據(jù)周末的客流量變化，出行強度也會有所調(diào)整，但整體相對穩(wěn)定。早晚高峰出行占比是計算車輛在早晚高峰時段（如早上7點-9點，晚上5點-7點）的出行次數(shù)占總出行次數(shù)的比例。發(fā)現(xiàn)非法客運車輛在早晚高峰時段的出行占比較高，某些非法客運車輛的早晚高峰出行占比達到了[X]%以上，因為早晚高峰時段出行需求大，非法客運車輛會抓住這個機會攬客，而普通私家車的早晚高峰出行占比一般在[X]%左右，合法營運車輛則根據(jù)運營計劃在早晚高峰時段合理安排運力。出行頻次與強度特征也是分析的重點。出行頻次統(tǒng)計車輛在一定時間范圍內(nèi)通過高速公路的次數(shù)，非法客運車輛為了獲取更多的運營收入，出行頻次往往較高。在一個月的統(tǒng)計周期內(nèi)，部分非法客運車輛的出行頻次達到了[X]次以上，而普通私家車的出行頻次大多在[X]次以下。出行強度綜合考慮車輛出行頻次和行駛里程等因素，通過計算車輛在單位時間內(nèi)的行駛里程和出行頻次的乘積來確定。發(fā)現(xiàn)非法客運車輛的出行強度明顯高于普通車輛，部分非法客運車輛的出行強度達到了[X]公里/月以上，而普通私家車的出行強度一般在[X]公里/月以下。通過對這些特征的提取和分析，發(fā)現(xiàn)非法客運車輛在出行空間、時間、頻次與強度等方面與普通私家車和合法營運車輛存在顯著差異。這些差異為構(gòu)建疑似非法客運車輛辨識模型提供了重要的依據(jù)，能夠幫助交通運輸管理部門更準確地識別非法客運車輛，從而采取有效的執(zhí)法措施，維護高速公路客運市場的秩序和安全。5.3疑似非法客運車輛的辨識結(jié)果運用上述基于高速公路收費數(shù)據(jù)的疑似非法客運車輛辨識方法，對[具體省份][具體高速公路路段]在[具體時間段]的收費數(shù)據(jù)進行處理，成功識別出一批疑似非法客運車輛。通過對這些車輛的出行特征分析，進一步驗證了辨識方法的有效性和準確性。在運用K-MEANS聚類模型進行辨識時，共識別出疑似非法客運車輛[X]輛。這些車輛在聚類結(jié)果中形成了一個獨立的簇，其出行特征與正常車輛存在顯著差異。該簇中的車輛出行頻次較高，平均每周出行次數(shù)達到[X]次以上，遠高于普通私家車和合法營運車輛的平均出行頻次。在出行空間上，這些車輛的行駛路線集中在[具體線路1]、[具體線路2]等熱門線路，但行駛軌跡并不固定，經(jīng)常變換出入口站點，呈現(xiàn)出較強的隨機性。在出行時間方面，它們在凌晨和深夜時段的出行比例明顯高于正常車輛，部分車輛在凌晨0點至6點之間的出行次數(shù)占總出行次數(shù)的比例達到了[X]%以上。DBSCAN聚類模型也識別出了一批疑似非法客運車輛，數(shù)量為[X]輛。這些車輛被DBSCAN算法識別為噪聲點，其出行數(shù)據(jù)在空間和時間上分布較為分散，與正常車輛的聚集模式不同。在空間分布上，這些車輛的通行區(qū)域不僅包括熱門線路，還頻繁出現(xiàn)在一些偏遠的高速公路出入口和服務(wù)區(qū)，這些區(qū)域通常不是正?？瓦\車輛的常規(guī)行駛路線。在時間分布上，它們的出行時間沒有明顯的規(guī)律，全天各個時段都有出現(xiàn)，且在某些時間段內(nèi)的出行頻率異常高。決策樹分類模型根據(jù)車輛的出行特征構(gòu)建分類規(guī)則，對測試數(shù)據(jù)進行分類識別，共判斷出疑似非法客運車輛[X]輛