随着我国城镇化建设的不断发展,工程的新改扩建产生了大量的建筑垃圾,给城市环境和交通带来了巨大压力。一些城市开始使用电子联单技术对建筑垃圾的产生、运输以及处置等全过程进行无纸化、智能化的管控,并取得了一定的成效。在电子联单技术的应用中,无论是建筑垃圾运输的起点和终点,还是运输过程中的路径节点,均可视为运输全过程中的节点,其周边交通环境和条件均较为复杂,疏忽管控的情况下更容易给城市交通带来不良后果,因此是建筑垃圾运输过程中最为重要的管控位置。为此,本文聚焦于建筑垃圾运输全过程中的节点管控,对其相关问题进行研究,为掌握建筑垃圾重要监管位置以及合理分配管理资源等决策提供支持,以提高建筑垃圾运输管控的水平和质量。首先为了更好地说明建筑垃圾运输节点管控的研究内容,本文将节点分为路径节点和运单节点,并给出了具体的解释。然后本文以深圳市为研究范围,基于大量的渣土车GPS轨迹数据和运单节点信息等数据,借助数理统计、Web GIS、K-S检验以及Arc GIS等理论和工具,从时间和空间纬度上,分别对建筑垃圾运输全过程时空特征和运单节点内车辆状态特征进行分析。研究结果表明,渣土车在运输过程中以及运单节点内均存在一定的行为规律。该研究成果不仅能为管理资源分配和渣土车运输任务安排等提供决策支持,还能够为后续研究奠定基础。对于建筑垃圾运输路径节点研究方面,为了掌握建筑垃圾运输路径上的重要监管位置,加强对建筑垃圾运输重要路径节点的管控力度,本文结合建筑垃圾运输全过程时空特征研究成果,基于DBSCAN密度聚类算法对建筑垃圾运输热点区域进行研究,并使用数据可视化技术对聚类结果进行了展示。研究结果表明,该算法能够有效识别建筑垃圾运输热点区域以及重要节点。因此该研究成果能够帮助管理者针对重要路径节点,制定相应的管理策略。电子联单在运单节点内由系统自动识别生成,且只有被其记录在内的建筑垃圾运输过程才能被监管到位。由于目前系统识别策略的准确率较低,导致运单节点的电子联单推送准确率较低。为了改善这一问题,本文结合建筑垃圾运输节点内车辆状态特征研究成果,基于集成学习理论,分别使用决策树、XGBoost和随机森林对运单节点的电子联单生成预测模型进行拟合,最后给出了模型预测准确率为90.057%,电子联单的推送正确率为87.671%的电子联单生成预测模型。本文的电子联单生成预测建模研究,有助于将更多的建筑垃圾运输过程纳入管控范围内,从而全面规范建筑垃圾运输管控工作。