公路货物运输在社会和经济发展中具有举足轻重的地位,公路运输统计则是社会经济统计的重要组成部分。随着社会改革的逐渐深化,从国家到地方各级政府部门越来越重视公路运输统计工作发挥的作用,但在实践过程中依旧存在着统计目标较模糊、统计体系较薄弱、统计技术较落后、统计结果受人为因素干扰大等问题,我国公路货物运输统计远远不能适应快速发展的公路运输行业现状。为适应于我国公路运输行业的发展,充分发挥公路运输统计作用,亟需对此做深入、系统的研究。本论文依托广东省交通运输厅项目“广东省公路客货运输量自动化监测与分析技术研究”与广东省公路局项目“广东省干线公路网货物运输量调查与分析技术研究”完成,并作为项目的重点研究内容开展。论文定位于对我国现有公路货物运输统计方法进行全面改进,借助于现代科学技术力图构建起适应我国公路运输发展水平的新型统计体系。研究思路上,论文从我国现行的公路运输统计现状出发,借鉴国外宝贵的运输统计经验,以我国公路运输行业相关统计指标需求为导向,以现有的自动化公路运输系统数据为基础,将传统统计理论与方法同当下先进的信息技术相结合,通过计算机编程处理从而实现由数据到指标的统计分析。研究方法上,论文采用了理论研究与实证研究相结合方法、比较研究方法、系统分析方法、定性与定量分析相结合方法。研究内容上,论文主要分为四大部分:第一,针对大数据环境下如何实现科学有效的实现公路网货物运输统计并且适应实际工作环境,本文设计了以实验法为基础的公路网货物运输统计电子抽样方法,得到了不同研究区域范围下抽样率值,并通过相应实例进行电子抽样方法检验。相比与传统抽样方式,在信息系统的催生下,电子抽样方法不仅能够节省大量人力物力,而且结果更加科学可信。第二,针对公路网货物运输统计中普通公路网与高速公路网之间缺乏有效连接的问题,本文综合考虑公路货运出行特点、车辆GPS数据特征,结合货车驾驶员问卷调查,设计了基于路网拓扑关系的车辆GPS数据地图匹配方法,构建了静止点法与停留间隔方法相结合的GPS数据分割方法,对公路网车辆运输行为进行了微观分析,提取了货车只走普通公路出行占比与平均运输距离两大关键指标,搭建了普通公路网货物运输统计与高速公路网货物运输统计之间的桥梁。第三,针对公路网货物运输指标如何实现信息化智能化统计,本文从整体出发,依托高速公路收费数据、车辆GPS数据、车辆轴载数据等在解决了两大关键问题的基础上,提出了基于多源数据融合的公路网货物运输指标统计方法,设计了一套能够适应复杂多元的经济发展环境的新型公路运输统计工作流程,并以广东省为例进行了公路网货物运输指标的统计。第四,针对如何有效挖掘公路网货物运输指标数据的价值,本文在公路网货物运输指标统计的基础上,分析了影响公路网货运量变化的相关因素,设计了用于公路网货物运输指标预测的回归分析模型、神经网络模型与灰色预测模型,同时针对灰色预测模型中固定背景值的局限,提出了黄金分割法加以改进,同时结合三类单一预测模型的优势,构建了基于贝叶斯组合预测模型的公路网货物运输指标预测方法。通过实例验证了模型具有良好的预测效果。本论文对新形势下借助现代科学信息技术来解决公路网货物运输统计问题进行了前瞻性研究,对促进信息技术与交通运输深度融合,构建智慧交通体系进行了有效探索。