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摘要：现如今，大数据技术在各行各业中都得到了广泛的应用，而随着轨道交通行业不断发展，地铁已经成为人们出行重要的交通工具，将大数据技术应用在地铁客流统计工作中，可以为地铁管理人员提供系统准确的参考数据，进而制定出详细的规划方案。首先简单了解了网络客流分析现状，然后从网络客流、线路客流、断面客流、车站客流、换乘客流这五个方面，详细介绍大数据在地铁客流统计中的应用情况。
关键词：大数据技术；网络客流；线路客流；断面客流
引言：信息数据资源在社会中发挥着的作用不可忽视，在社会中的覆盖范围也在不断扩大，大数据时代的到来，给世界带来了全新的变革，现如今大数据技术在地铁轨道交通的应用不断的增多，涉及到了地铁建设、地铁运营等内容，客流分析是地铁运营组织的基础，传统的客流分析法已经无法满足新时期地铁运营需求，需要针对乘客出行规律、出行特征等进行具体的分析，并基于地铁需求制定出正确的组织方案。
一、网络客流分析现状
客流分析是保证城市轨道交通正常运行的基础内容，通过客流分析可以精确有效的制定出行车方案以及客运组织计划，也可以进行网络客流趋势预警，对于城市轨道交通而言，客流是动态化的，会因为时间和空间的不同，而发生变化。如果按照时间分布特征，轨道交通的客流可以分为：五分钟客流、一小时客流、日客流、月客流、年客流等；如果按照空间分布特征，轨道交通的客流可以分为：网络客流、线路客流、断面客流、车站客流、换乘客流等。在传统的分析法中，只是采用二维图对客流进行辅助分析，但是事实上，地铁客流信息中隐藏着非常重要的内容，包括乘客出行规律，可以为运营者提供有价值的数据信息。近年来，地铁客流规模不断扩大，网络结构日益复杂，线路、车站的数量也在不断的增加，必须要在微观和宏观两个方面详细的解读数据，才能够推动地铁轨道交通的稳定发展。
二、大数据在地铁客流统计中的应用
（一）网络客流分析
网络客流可以充分展示出轨道交通客流中的内在规律，而且通过对比分析，可以看出有一段时间内的网络客流走向。传统的客流统计主要采用的是折线图的方式，根据折线图的走势，表现出网络客流的变化情况，但是现如今的城市轨道交通网络客流变化具有着明显的周期性，这样的情况下，折线图就失去了作用和意义。但是通过大数据技术，可以将一段时间内的地铁轨道交通网络客流放在日历图中进行展示，通过不同的颜色表示不同的客流量变化情况，比如，绿色代表增长率为负数，而红色则代表增长率为正数，不同的颜色会随着增长率的变化而变化，由此就可以明显的看出网络客流量的具体变化情况，而且采用日历图表达法还可以对比节假日的网络客流情况。以某地区的客流量情况为例，节假日的重要性增长，客流量的下降幅度就会不断变化，在春节前后一周的增长幅度较大，但是春节当中客流量则出现了明显的降低。
（二）线路客流分析
城市轨道交通客流计划是城市轨道交通计划中的重点内容，其他计划的编制都需要基于客流计划开展，客流计划制定过程主要依据的是站间客流资料，分别为：站间OD和区域OD，数据通过原始自动售检票情况获取也就是刷卡数据。其中线路OD客流量就是基本的站间客流，传统的线路OD客流量主要采用二维矩阵表格进行表示，但是这种表现手法，无法明确的表示出线路OD客流量的内在规律。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆但是通过大数据技术，可以让数据和数据统计结果以图形化的方式表达出来，比如，弦图就是其中相对较优方式，通过弦图中弦的大小和颜色，判断客流量的大小，可以更加直观的看到不同线路上主要的输出客流方向。同时也能够看出线路和线路之间的客流交换关系，为城市轨道交通客流计划提供基础。
（三）断面客流分析
全线断面客不仅具有空间上的特点，还具有时间上的特点，采用传统的客流分析方法，无法展现出断面客流的特点，也不能够带给运营人员带来准确的依据，在大数据技术中Matlab技术就可以解决这一问题。借助Matlab技术中的数据处理能力及三维绘图功能，可以绘制出三维立体图形，并且将时间、空间、客流量赋予到不同的轴中，通过这种方式可以更加直观的得到断面客流特征，并且可以从不同的角度观察时空特征，取不同的平面图可以得到不同的效果，如：取x-y轴形成的平面图，可以观察线路全天不同时段的最大断面客流量；而取y-z轴形成的平面图，可以观察线路全天不同区间的最大断面客流量。以某地区为例，通过观察断面客流时空三维分布图，可以看出在早高峰时间段内，13-33号断面较为拥挤，而晚高峰中3-5号断面较为拥挤。不仅如此，借助Matlab技术还可以及时的发现异常数据和问题数据，最大程度的规避错误结论，保证客流量数据的准确性。
（四）车站客流分析
车站客流也是地铁客流统计中的主要内容，车站客流主要应用在行车调度指挥、车站运营组织等方面，近年来，各地区都在积极建设城市轨道交通网络，但是城市轨道交通网络的线路较多、车站较多，如果只针对其中一个车站进行研究，那么得到的客流量数据并没有实际意义，因此需要对网络上的所有线路和车站进行研究，并且将车站客流放在同一个层面上进行对比分析，以此得到不同时间段内的网络车站客流图，在车站客流中，可以按照线路客流大小进行排序，也可以按照车站客流大小进行排序，以此全面的判断车站客流情况。
（五）换乘客流分析
换乘客流的分析较为复杂，想要对换乘客流进行具体的分析，还要对换乘客流的类别进行具体的划分，包括线路之间的换乘站内的相互换乘、如果是2个线路就会有8个方向，如果是3个线路就会有24个方向。因此在分析换乘客流的过程中，需要从多个角度和多个侧面入手，观察侧面，继而可以更加清晰简洁的传达信息。在大数据时代下，泡沫图就是一种较优的分析法，可以对所有的换乘站的客流情况进行展示，并且按照客流数量大小对泡沫进行排序，以此就可以让工作人员清晰明确的了解掌握换乘站的日客流量大小。
总结：综上所述，大数据在地铁客流统计中的应用是时代发展的必然要求，利用大数据技术可以更好的分析地铁客流量情况，真正的打造出“智慧交通”体系，针对地铁客流最高峰进行详细分析，制定出更加科学合理的地铁线路规划，为国民出行带来便捷，进而提升国家的城市化水平。在大数据时代中，利用数据技术，实现数据可视化，可以有效提高数据的分析挖掘能力，并且结合不同地区的城市地铁的实际需求进行分析。
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论文作者:张天玲,钱蕾,蒋松
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2018年第25期
论文发表时间:2018/12/20
标签：客流论文; 数据论文; 客流量论文; 地铁论文; 断面论文; 线路论文; 轨道交通论文; 《建筑学研究前沿》2018年第25期论文;