基于大数据的智能化公交实时调度和管理技术研究

朱涛　柳旭滨　孙宏飞　孔利媛

摘要：针对公交行业存在的运营管理水平较低、车辆投放不均匀、服务质量监管不到位等问题，研发采用云计算和大数据的虚拟化、分布式存储和计算等先进技术与应用模式，与智能化公交调度业务相结合，实现公交运营和调度的精细化管理。通过在全国大中型城市的应用，为其公共交通管理、缓解交通拥堵，重大活动的安全保障提供有力技术支撑。

关键词：云计算大数据公共交通智能化调度和管理

引言

为缓解城市日趋严重的交通拥堵和由此带来的环境污染，国家大力发展公交都市，推进和落实公交优先和科技建设，尽管我国城市公交调度管理取得一定进展，但公交行业仍存在运营管理水平较低、车辆投放不均匀、服务质量监管不到位等问题，这已成为影响公共交通发展的突出矛盾，主要是信息采集不全和信息数据分析水平不到位，导致运营管理和公交调度尚未达到精细精准水平。因此需要提升我们的管理系统，实现实时准确高效稳定的综合交通运输管理，挖掘城市公共交通资源最大潜能。

1研究背景

当前，公交调度和管理系统逐渐呈现多种问题，主要体现在：数据源体量巨大;产生数据种类多样且类型复杂;数据信息传递与运算程度较低。而云计算和大数据技术为智能化公交调度系统的升级提供了技术环境，它具备海量多类型数据的运算处理能力、众多用户的实时信息服务、动态的负载平衡能力成为解决困扰公交智能化调度问题的主要途径，将实现公交实时调度管理系统作为研究的主要内容。

本研究有利于落实精细化公交调度管理，使公交运营企业合理投放运力资源有利于公众获得及时准确的公交运行动态的信息需求有利于政府监管部门在恶劣天气条件下、发生重特大道路交通事故、重大堵情、重大活动等情况下，实施点对点、点对面、点对线扁平精确指挥。

2国内外研究现状

目前，美国、日本是智能公交的主要研发与应用国家。

美国在2010年新发布《美国ITS战略计划2010-2014》，主要内容涵盖7大领域，其中包括公共交通运营系统，如公交终端的信息显示，公共交通和事故管理等系统结合起来进行部署、管理与控制。

日本早在1973年就开始了对智能交通系统的研究，主要在交通信息提供、电子收费、公共交通以及紧急车辆优先等方面。系统包括先进的导航系统、安全辅助系统、交通管理最优化系统、道路交通管理高效化系统、公交支援系统。

目前我国城市智能公交领域，北京、广州走在我国前列。北京市智能公交系统建设已取得初步成果，建成了动物园公交枢纽运营管理和乘客信息服务系统，公交区域运营组织与调度系统，公交抢修救援调度系统，BRT智能管理系统。

3主要研究内容和创新

本研究采用业界主流的云计算和大数据理念，广泛采用虚拟化、分布式存储、分布式计算等先进技术与应用模式，并与智能化公交调度业务相结合，确保公交大数据管理技术与应用的有效与适用。研究多源异构客运数据整合技术、客运大数据分布式存储技术、客运大数据动态更新技术、客运大数据快速检索与可视化技术，解决了海量公交数据云存储和数据融合方法、基于大数据快速检索与可视化技术的公交运营监测方法、基于大数据技术的多维度交通综合评估模型等关键技术，实现基础信息统筹管理、可视化实时监测、多层次多维度决策支持，为公交企业提供客观的、科学的管理决策依据。

3.1技术架构设计

采用先进的SOA（面向服务的架构）和中间件技术相结合的技术路线，由基础设施层、信息资源层、应用支撑层、应用层、标准规范体系和安全保障体系六部分组成。通过对各部门复杂多样业务数据的集成、整合、分析，为集团各级管理者提供多层次、多维度量化数据，实现基础信息服务、运营检测、决策支持、移動展现、大屏展现等功能。

3.2数据架构设计

建设企业级大数据中心，采用数据仓库技术对数据进行抽取、清洗、转换、对比和加载管理，形成一整套标准化数据规范，并通过可视化技术实时监控数据处理状态。通过对各业务系统实时数据的采集、交换、分析，实现对集团运营、安全、财务等情况的实时监测。通过对各类历史数据进行融合，对融合后的主题域进行挖掘分析，为管理者提供决策支持数据。

3.3海量公交数据云存储和数据融合方法

基础数据融合：基于数据仓库技术和中间件技术，按照统一标准规范对各部门涉及到的数据源的数据进行处理，实现中心前置库至融合库整个过程多个环节的数据抽取、清洗、转换、比对和加载的管理;将已经标准化的信息资源，以管理对象（组织机构、人、车、线、站）为核心进行融合;并将各部门（系统）共享数据进行统一管理。

建设统一的基础数据服务：通过Web Service为调度、安全、服务等系统提供统一的基础信息，实现了基础信息的交互共享。ODS（操作数据存储）系统从汇集库实时获取增量数据，对数据进行抽取、校验、接人，校验的数据类型包括一般数据和预处理数据俩类，采用不同的策略进行接入处理，达到标准化、统一化基础数据源的目的。

ETL（数据仓库技术）二次开发：系统以商用的ETL产品为基础，并创新性地利用ETL产品的二次开发接口，实现了中心前置库至融合库整个过程多个环节的数据抽取、清洗、转换、比对和加载的管理。

3.4基于大数据快速检索与可视化技术的公交运营监测方法

在分布式网络环境下，对单级索引空间或者空间范围进行多级划分，充分利用分布式服务器并行计算优势，通过对海量公交大数据进行快速检索和可视化显示，实现了对公交企业运营、加油加气等情况的实时监测，为管理者提供了准确、及时、可靠的数据支持，使管理者能够及时了解企业运营、能耗的实时情况，推进了企业信息化建设的进程。

3.5基于大数据技术的多维度交通综合评估模型

为实现公交辅助决策支持，建立了集统计、关联、预测于一体的交通大数据分析和评估平台，构造多维度交通综合评估模型，对各部门复杂多样的业务数据进行了集成、整合、挖掘分析，形成了运营分析主题、客流分析主题等分析主题，有效地辅助领导进行科学决策。通过融合调度系统、技术系统、IC卡系统的车次、车型、客流数据，挖掘出计划安排的运力与实际客流的关系图，为车辆调度计划安排提供了准确直观的数据支持。

本研究实现了车辆实时位置、车身实时状态数据，及时掌握大多数突发情况的发生并根据预案和人工智能算法，及时、就近对事件进行响应。

创新提出公共交通领域的大数据管理模式 数据仓库与大数据架构融合技术，在北京市公交调度和管理系统中应用，取得了良好的效果。

4主要应用成效

（1）全面提升公交企业运营调度指挥水平，提高人、车等资源的利用效率，通过资源的高效利用，在保障运营情况下，智能调度系统可实现合理减少运力，提高客运量的效果。

（2）研究的云计算和大数据技术对提高综合服务能力，特别是定制化班车效益明显提升定制目送客量增加'定制日发车班次明显增长。

5结论

通过本研究实现了公交运营相关数据统计和分析自动化，确保信息的及时性和正确性，实现企业精细化管理，提升企业经营管理水平，用更少的投入换取了更高质量的公交服务。

参考文献

[1]姚良群，智能交通技术应用的改进与提高[J]，交通与运输（学术版），2014.

[2]江志超;程广涛;赵艳，浅谈智能交通系统建设[N]，北华航天工业学院学报，2010-12-28.

[3]苏子毅;顾怀中，基于云计算技术的智能公交管理与应用[J].中国公共安全，2013.