浅谈大数据技术在城市轨道交通运营管理中的应用

刘洋

摘 要：作为城市现代化交通运输的重要形式，城市轨道交通可以有效缓解交通拥堵现状，其特点为运输容量大、运输水平高效等。通过大数据技术的应用，可深入探索轨道交通系统的运维和数据规律，为运营实践和规划提供更全面的指导，是未来发展的一个重点。基于现状，本文系统阐述了城市轨道交通运营管理中大数据技术的应用要点，并结合实例进行了更深入的分析，以期有效提升轨道交通的运营管理水平。

关键词：大数据;城市轨道;交通运营管理

近年来，我国城市轨道交通发展迅速，并以安全、便捷、快速的优势占据了更多城市公共交通领域的份额。随着信息技术的不断进步，大数据、云计算、物联网等先进技术不断涌现，大数据是一个国家的重要战略资源。充分利用大数据技术，才能更好地维护轨道交通运输系统，才能为乘客提供更便捷、更合适的出行服务。基于此，必须大力推进大数据分析平台的研发，积极采用大数据技术，不断提高城市轨道交通运营管理水平。

1 城市轨道交通运营管理现状

在现代轨道交通运营过程中，每个专业设备的稳定性都会直接影响整体运营的水平。通过长期调研发现，目前，我国多地城市轨道交通发展模式仍处于单线建设、单线管理、单线维护状态，并未形成集中管理模式，在挖掘利用轨道交通海量的数据信息方面还不充分。不难预计，在不久的将来， 当前轨道交通运营管理过程中的许多问题都可以通过大数据技术的应用得以解决。而当前地铁各专业设备信息又相对独立封闭、各专业设备运行数据量大、格式繁杂，这给政府监管、运营管理及维护管理带来了诸多不便。

2 大数据技术的特点

大数据是指依托计算机技术、互联网，捕捉到数量繁多、结构复杂的数据或信息的集合体。在大数据中，“大”是指通过挖掘、分析数据，做专业化处理，其中蕴含价值巨大。而非简单的数量多。就当前研究来讲，大数据具有5V的特点。分别如下：

1）大量—Volume。即数量大，类型多，杂乱，无规律;2）高速—Velocity。即数量增长速度快，几乎以几何式增长，后期增长速率更快，尤其是在数据处理方面;3）多样—Variety。即种类多，结构复杂，形式多样，价值各异;4）低价值密度—Value。即涵盖海量无用信息，甚至会覆盖有价值的信息，导致数据利用难度加大，需要通过采集、分析，才能在海量数据中捕捉到有价值的信息;5）真实性—Veracity。数据产生、处理的实时性、准确性，应用潜力较大。

3 轨道交通大数据技术的应用要点

1）数据收集。在大数据技术应用中，数据采集主要负责所有业务系统信息数据的采集，如客流數据、乘客信息、运营评估数据、维护信息等。先采集、整合这些数据，随后通过数据模型进行加工和存储。相比其他环节，数据收集阶段，工作较为灵活，可实现动态信息采集和静态信息采集，动态信息采集包括列车时速、客流量、环境参数等，动态数据存储方式多为分布式数据库。静态信息采集包括设备信息、人员信息、列车信息等，静态数据存储方式则以关系型数据库为准。

2）数据存储。当前，大数据数据量较大，数据存储容量的增长速度相比数据增长速度仍存在较为严重的滞后性。特别是在轨道交通运营维护当中，各类传感器每天都会产生大量数据，且多而繁杂。面对当前日益庞大和复杂的海量数据，传统数据存储基础设施和数据库工具已经无法满足需求。基于此，如何构建一个合理的数据存储体系结构显得尤为重要。为此，必须改进大数据集成能力，积极推进多云存储和混合存储方式发展。在计算密集型分析工作处理中更好地展现其计算优势作用。或者，将智能和存储进行有机结合，通过智能管理工具的研发，在存储系统中，提供集成分析功能，为企业提供全方位资源监控体系的同时，还能全面化利用原有存储基础设施，实现经济效益最大化。

3）数据处理。时效性是轨道交通大数据应用的主要特点，在数据处理中，需做到及时、快速。此类大数据应用，可涵盖交通数据预处理、交通状态识别、实时交通控制、动态路径引导和实时交通调度等。此外，由于轨道交通数据量大，且有大量不同数据源的异构数据，经与历史数据分析对比，能够在极短时间便可完成数据处理。通过增强数据处理功能，可以有效提升轨道交通运营管理能力。

4）数据开放。为快速、方便地查找和利用数据，需要做好数据轨道交通各类数据归档工作，并提高数据质量。数据质量是指数据信息的确性、完整性、可靠性和一致性。若数据质量不佳，将会直接影响决策的正确性，甚至会带来严重的后果。数据开放必须保证数据质量，同时需要一定时间和成本。需要在低成本下快速开放数据和以高成本获得高质量数据之间权衡利弊， 将进一步加大开放高质量数据的难度。目前，可采用自动数据捕获，通过人工智能来检验数据的质量。介于此，相关部门，必须根据实际情况，制定完善的数据管理制度，提高原始数据的准确性。

4 工程概况

在城市轨道交通中，客流是主要动态参数，如何预测客流并处理已成为大数据在轨道交通信息系统应用的根本体现。为了更好地验证大数据技术在城市轨道交通运营管理中的优势作用，本文以客流信息预测和运用为研究对象，分析了轨道交通信息系统中大数据技术的应用要点。

客流信息在城市轨道交通信息系统中，主要以大数据的形式被采集、存储、处理和应用。其中，地铁AFC售检票系统是原始数据信息的来源，通过该系统，可以准确收集乘客进出站的相关信息，同时，获取所有地铁线路、站点、进出站口及各站之间实际客流量数据。

同时，通过筛分、加工、统计、聚类分析、OD算法、关联分析等对原始数据的加工处理，可通过可视化的形式反映出来，并绘制精准的客流数据分布图。同时，累计不同时间段和不同地点的数据，并由此获取某个站点或线路的客流动态变化，以此为运营人员的指挥调度、应急处置、管理决策等工作提供真实、可靠的数据支持。

经大数据平台，针对某地铁站点的客流数据进行了采集、统计、处理、分析。经调查，该地铁站客流早、晚高峰点分别为8～10点，18～20点。按照此规律，在高峰时段，地铁运营单位可增加列车数量，减少发车间距，进而达到人们高峰出行的需求。而在其他时段，尤其是低峰时段，可适当减少列车数量，增加发车间隔，从而减少运营成本。

上述分析，仅是大数据在客流统计的一个应用要点。在城市轨道交通信息系统中大数据技术还能实现更有价值的客流预测功能。在大数据分析平台支持下，运营单位可借助于各类信息功能，例如统计学分析、模拟仿真、理论论证、实测数据等，从而进行综合分析。按照分析结论适当调整运营模式，为市民出行，提供更高效、更人性化的服务。此外，按照客流动态分析，可加大客流管理的合理性，做好客流引导工作，构建更完善的轨道交通综合服务体系。若遇到突发事件，通过客流动态预测，还能为相关部门应急处置提供可靠的数据支持，提高决策的正确性。

5 结束语

综上所述，随着科学技术水平的不断提升，大数据技术在城市轨道交通运营管理中得到了广泛的应用，并发挥着积极的优势作用。通过大数据信息技术的应用，可有效提高轨道交通的安全系数，加大维修管理力度，提高整个运营管理中效率。

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