摘要：随着我国轨道交通的繁荣发展，客流量也不断增加，传统城市轨道管理系统已经不能满足现代化发展需求，积极应用大数据能够实现城市轨道交通客流量的人性化管理。文章主要以此为基础探讨大数据在轨道交通客流量分析中的应用。
关键词：大数据；城市轨道；轨道交通；客流分析
引言
近年来，随着城镇化的不断推进、城市规模的不断增大，使得城市中人口数量显著增加，对城市公共交通系统的要求也越来越高。作为一种新型的交通工具，城市轨道交通具有运量大、快速、安全的优点，使其成为有效缓解城市交通压力的一种手段。
1大数据的定义及特点
大数据是一种规模大到在数据的获取、数据的存储和管理、数据分析等方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，大数据技术是对这些有意义的数据进行的专业化处理。理解大数据的准确含义，可从与传统意义上的数据在两个方面进行相比，第一是“大”，第二是“数据”。其中的“大”，主要是指在数量上为海量数据，在维度上是全面(从不同的角度)，其中的“数据”，不仅是传统字面意思上的“数字”，而是泛指现实中的各种相关“信息”。大数据的特点主要有四个方面:数据量大、维度多、时效性强、真伪共存。可以简称“4V”或“大、快、杂、疑”的特点。城市轨道交通的数据，从维度和容量上具备了大数据的特点，可采用大数据分析方法。依据目前城市轨道交通的发展，将以城市轨道交通为中心，实现城市轨道交通与其他城市交通方式的连接，与这些交通系统构建的信息数据共享平台，通过飞机航班、火车列车运行时刻表以及乘客订票情况等信息，可将相关数据进行分析，预测客流情况及返程客流的时间节点，进而做好运营的调整。如对自动售检票系统进行数据采集，通过对该系统数据挖掘，预测乘客的出行方向，为城市轨道交通的客流分析，提供进一步的数据支撑，并且为城市轨道交通的规划和运营管理提供依据。通过对站点信息、客流数据和视频监控数据等采用大数据技术进行分析，通过数据分析结果可提高运营现场的管理力度，进而缩短城市轨道交通对应急处置的响应时间。对于乘客而言可由交通出行系统数据分析后提供的各类交通信息，通过网站、手机APP等方式查看各类城市交通的具体、详细实时的运行情况，获得各种交通方式的运营动态和运力调整信息，选择更合理更便捷的出行方式。
2大数据在城市地铁轨道交通中的应用
2.1在数据获取与处理中的应用
2.1.1传统数据获取方法
自城市地铁轨道交通出现以来,数据的获取与处理方法几经变迁,已经相对成熟。传统的城市地铁获取与处理数据的方法主要是定性分析、定量分析两种,前者是指工作人员利用归纳演绎法,对城市地铁轨道交通在运营过程中产生的数据变化进行分析;后者是指工作人员利用统计学知识构建数据模型,对城市地铁轨道交通数据进行收集与整理。定性分析法的数据来源是访谈、调查者亲身体验等,使用成本相对较高,定量分析的数据来源是问卷调查、历史资料统计、实地考察等,虽然成本较低,但是周期较长、数据可靠性较低。
2.1.2利用大数据获取与处理信息
网络化运营是城市轨道交通发展成熟化的标志。网络化运营后,故障的影响就不仅仅体现在故障发生现场了,而是会传播到一个更大的范围。当前传统单点的客流数据采集已经无法满足分析的需求,而是需要运用到大数据技术,对整个网络的全量客流数据进行采集。客流影响分析需要的多源数据有:车站位置数据、列车行车数据、天气数据、OD数据(站点的进站数据及出站数据),以及故障描述数据等。有些是静态数据,有些是有信息系统接口数据,还有些则是需要通过互联网去收集的数据[2]。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆故障对不同车站的影响与其距离远近没有正相关性;列车行车数据能反映网络中列车的到发时间和运行控制情况,1列列车的故障停留会影响该线路其它列车的运行,从而可以在时间和空间上推算客流分布;天气好坏在一定程度上能决定乘客乘坐城市轨道交通或者寻找其他代步工具的主观愿望;OD数据从宏观上能反映出某个站点总的进站和出站客流量;故障描述数据记录了运营故障事件。
2.2网络客流大数据可视化
第一，城市轨道交通网络OD客流可视化。OD客流可以直接反应居民出行规律,此规律是制定列车开行方案的关键。乘客出行可以理解为位移的改变。城轨网络OD客流可视化可利用实际地图坐标信息、百度天眼和模拟迁徙功能控件生成以颜色代表不同方向的迁徙客流,同时给出迁徙客流量数值的动态地图迁徙图进行展示,最终实现全程、动态、实时地展现客流在网络上的时空分布。当城轨网络OD客流可视化图形积累到一定量时,系统自动生成居民出行规律。城市轨道交通系统的相关工作人员可按照居民出行规律制定列车开行方案,提高行车效率。第二，网络断面客流可视化。断面客流是指在一定时间内通过线路某一区间的客流量,断面客流包括上行断面客流和下行断面客流。可以从早晚高峰、工作日、双休日与节假日的断面客流量的差异性和上下行的断面客流量的差异性掌握断面客流特征.把甘特图与日历图合为一体,可以实现不同时段与不同日期的断面客流对比。第三，进出站客流可视化。进、出站客流是指在一定时间内进出各个车站的客流量总和。进、出站客流可视化可借助散点图展示车站及其所处的空间位置。
2.3实名制信息数据库
系统与公安系统等外部系统互联,获取乘客实名制注册信息,并通过对实名制乘客出行轨迹进行数据挖掘和大数据分析,同时结合公安系统关于乘客的社会、家庭、工作、健康等信息,判断乘客潜在的风险属性。在规章制度内,对重点乘客进行针对性的安检,以达到精准安检,提升安检质量。
2.4轨道交通大数据运用的安全性
随着时代的进步和人们自我意识不断提升,大数据的广泛运用也引发了人们对个人信息安全的严苛要求。轨道交通大数据的运用,涉及大量相关方信息的采集、存储、分析和应用,绝不能出现数据信息的泄露与贩卖等问题,引发轨道交通企业危机。轨道交通企业要要从意识源头抓起,加强培训,不断提升大数据相关工作人员的安全和保密意识,一旦出现违规运用数据信息的情况,要依法依规严厉处置,务必做好轨道交通大数据信息安全工作,切实保障轨道交通大数据的安全、合法、合理运用。
2.5个性化管理
在可见的未来，将城市轨道交通服务大数据平台接入政府的数据管理中心，获取与运输服务相关的信息，如气象数据信息、电信、互联网等，建立科学的模型，对相关数据分析，预测市民出行，以优化各城市交通方式的运营组织和其之间的衔接。通过大数据平台，市民依据自身情况，制定符合个人的出行路线。
2.6换乘方案
从海量的进出站客流、换乘客流、网络OD客流、网络断面客流数据中找出它们之间的联系,并发现规律。利用规律对现有换乘方案进行优化,尽量缩短乘客上下车、候车、换乘等时间,提高出行效率。同时处理好换乘站不同线路间列车错时到达,达到无缝衔接的效果,同时保证行车安全。
结语
作为城市建设和发展中的重要组成部分,城市轨道交通的发展质量与人民生活水平和幸福指数密切相关。在城市轨道交通的创新和发展上,需要有效的运用大数据的优势,同时注意规避大数据运用的局限和风险,不断提升大数据在城市轨道交通内部管理、对外服务中运用的价值和水平,促进智慧城市的建设和发展,为提升人民幸福生活水平助力。
参考文献
[1]涂小华，张正.大数据在城市轨道交通客流预测的应用[J].江西化工，2015（6）：144-146.
[2]杨川.基于大数据的轨道交通网络化运营管理[J].中国新技术新产品，2017（16）：120-121.
[3]孔磊.城市轨道交通公共安全大数据共享资源库研究[J].交通与港航，2015，2（5）：37-41，68.
论文作者:梁丹
论文发表刊物:《工程管理前沿》2019年第16期
论文发表时间:2019/10/17
标签：数据论文; 客流论文; 轨道交通论文; 城市论文; 断面论文; 客流量论文; 乘客论文; 《工程管理前沿》2019年第16期论文;