大数据在城市轨道交通客流预测的应用

涂小华 张 正

(1.江西旅游商贸职业学院，江西 南昌 330100；2.华东交通大学研究生部，江西 南昌 330000)

大数据在城市轨道交通客流预测的应用

涂小华1张 正2

(1.江西旅游商贸职业学院，江西 南昌 330100；2.华东交通大学研究生部，江西 南昌 330000)

本文主要介绍大数据的概念、特点及大数据在轨道交通客流预测上的应用，强调准确的客流预测能够合理配置城市空间布局及充分利用沿线土地开发并为线路调度、制定票价提供技术基础。

大数据 轨道交通 客流预测

一、大数据的概念及特点

对于大数据，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。由于其所涉及到的资料规模数量巨大到无法估计的地步，所以市面上还没有任何一个主流软件能够完美的做到提取、管理并为企业决策提出依据的作用；但其背后所隐含的巨大的信息价值一旦经过有效的“加工”，就能带来巨大的数据价值。早在1980年，托夫勒在《第三次浪潮》中就曾高瞻远瞩地预告：如果说IBM的主机拉开了信息化革命的大幕，那么“大数据”则是第三次浪潮的华彩乐章[1]。目前，大数据的开发与利用已经在医疗服务、零售业、金融业、制造业、物流、电信等行业广泛展开，并产生了巨大的社会价值和产业空间。最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在研究报告中指出，“数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”由此可见，我们可以断言，“大数据将会成为第三次工业革命的关键，谁掌握了大数据，谁就掌握了天下。”

大数据的技术特点有四个层面：

第一，数据体量巨大。大型的数据集一般为TB级左右，而大数据一般是PB级甚至EB级；

第二，数据类型繁多。例如网络日志、视频、图片、地理位置信息等等；

第三，处理速度快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同；

第四，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。

业界将其归纳为4个“V”——Volume(数据体量大)、Variety(数据类型繁多)、Velocity(处理速度快)、Value(价值密度低)。

二、城市轨道交通客流预测

2.1 城市轨道交通发展概述

近年来，随着我国经济高速的增长，城市规模不断扩大。城市常住人口数量逐渐增大，居民出行的数量和出行强度逐渐增大，同时对出行的要求也越来越高。所以这对城市公共交通系统提出了更高的要求，传统的公共巴士因为其运能小效率低，不能够完美的承担旅客运输的任务。而轨道交通作为一种新型的交通运输方式以其运量大、快速高效、安全性高、能耗低的优势逐渐成为解决城市道路拥堵的有效途径。我国在城市轨道交通运输组织研究中己经积累了丰富的理论与方法，方吉祥[2]强调客流对轨道交通运输组织的作用，基于传统的四阶段法，提出四阶段预测模型，通过对客流时间以及空间分布的特性，提出不均衡客流条件下运输组织方案。唐巧梅[3]针对突发性大客流的情况下城市轨道交通采取的措施进行研究。王玉萍[4]就“区域+市区”的概念提出多层次模型分析法，建立了多方式路径下的划分和分配组合模型。

2000年之前，全国仅有北京、上海、广州三个城市拥有轨道交通线路。进入21世纪以来，随着中国经济的飞速发展和城市化进程的加快，城市轨道交通也进入大发展时期。“十一五”期间，我国城市轨道交通运营里程保持加速上升趋势。截止到2012年，我国城市轨道交通累计运营里程达2064公里，其中2012年新增投运里程321公里[5]。其中，上海、北京和广州位居全国前三甲，运营里程分别为444千米、442千米和221千米。截止到2012年12月31日，我国内地已有北京、上海、天津、重庆、广州、深圳、武汉、南京、沈阳、长春、大连、成都等17个城市累计开通70条城市轨道交通运营线路(含试运营线路)，总运营里程达到2064公里，居世界第一。其中地铁1726公里，占84%；轻轨267公里，占13%；现代有轨电车41公里，占2%；磁悬浮30公里，占1%。我国的城市轨道交通行业步入一个跨越式发展的新阶段，中国已经成为世界最大的城市轨道交通市场。[6]

2.2 城市轨道交通客流预测的重要性

轨道交通作为一个运输工具其核心任务是运输旅客，所以“以人为本”逐渐成为核心思想，但是“人”作为系统中最复杂的因素，因为其变化无规律性，往往成为研究的主要障碍之一。所以我们引入“客流”的概念，用这一个数据的集合来反映问题的本质，从而量化并且简单这种复杂性。国内有许多城市正在兴建或者筹建轨道交通，而准确的预测客流大小能够有效的帮助政府及有关单位制定相关的政策，规划合适的线路，从而带动地区经济。从技术角度而言，客流量大小决定了机车车辆的类型、站台的长度、楼梯扶手的宽度、以及票价的拟定等。最重要的是它为系统运能，制定行车计划，以及机车交路类型提供了根本依据。

城市客流主要是由城市规模大小，平均出行距离，土地利用空间布局以及当地相关的一系列政策共同决定的。轨道交通客流预测是一项复杂的工作，首先预测的数据数量庞大，项目繁多，目前主要都是从宏观上去预测客流为规划提供依据，而在微观层面的预测上，专业软件准确度误差仍比较大。其次预测的年限较长，一般来说建设项目工期需要5年，然后再预测通车后25年远期通车客流规模，总共30年的年限长度。远远超过城市规划一般10年的规划，所以轨道交通客流预测需要考虑到未来的客流需求变化情况，土地分布空间结构，人口变化等一系列复杂的因素。同时国内许多城市仍没有轨道交通，如果仅仅是参考国内几个具有线路运营的城市，不能代表整个模型参数标准。不同的城市轨道交通网络结果具有不同的客流特点，因此，在轨道交通的运输组织中，需要根据不同的客流特点选择合适的运输组织模式。

三、大数据在城市轨道交通客流预测的应用

当今我们正逐渐进入信息社会，对信息传递的快速性、准确性的要求越来越高，因此大数据的作用越来越明显。而采用大数据技术预测轨道交通客流这一种新的理念，避免了传统问卷调查中的不准确和样本容量有限的缺陷，同时也降低成本和节省时间。大数据的使用能够丰富交通数据资源，实时掌握交通动态，构建城市智能交通系统。

3.1 有助于城市轨道交通规划布局，开发沿线用地。

大数据以其数据量之大跨越了区域间的限制，能够从宏观的角度上对城市轨道交通系统加以管理，构建城市智能轨道交通管理体系。大数据将离散的个体现象集合起来，通过检索、提取分析，能够充分的满足各种交通需求。同时通过对全网客流实时观察，能充分的了解整个城市的运输动态，为轨道交通线路规划提供了技术基础。沿线土地的利用与开发，能够提供更多的就业岗位，拉动区域经济，另一方面也缓解中心城区居住压力，更加科学的规划城市空间布局。

3.2 能准确与其他交通方式接驳。

轨道交通作为一种快速、大运量的交通运输方式，能够主要担负城市旅客运输的责任，但是轨道交通只能实现“站到站”服务，不能实现“门对门”服务，所以轨道交通还需要与其他交通运输方式配套组合。其他运输工具需要做到为轨道交通集结、疏散旅客的作用，而让轨道交通发挥运输的能力，为旅客提供更加便捷、快速、舒适的换乘条件，使得旅客更加愿意选择轨道交通出行，从而实现城市交通综合客运最好的运输效益和效率。

3.3 提升运输服务水平，合理配置运输资源。

在大数据的背景下，以手机定位预测OD为典型的移动定位技术能够准确掌握城市旅客动态出行。同时也因为手机用户范围广，受外界影响因素较小，成本较低等一系列优点成为我国近些年来研究发展的热点动向。准确预测客流首先能够确定车辆的类型，避免运能的浪费，节约成本。其次由于客流的时间上差异性，根据早晚高峰期的分布可以制定相关的行车计划，在高峰时期减少列车间隔时间，调高行车密度来避免乘客长时间的等待。这样可以保证系统的服务水平，提升列车的平均满载率，也可以降低单位旅客平均运输成本。

3.4 制定合理票价。

在大数据背景下，利用智能卡读取、视频监控等技术，能够清楚的了解各区域之间旅客流动情况，客流信息经过提取分析，然后根据票价制定的相关原则，合理制定票价，使得轨道交通运能得到最大的发挥，吸引客流，提高企业利润，带动社会经济效益。

四、大数据背景下轨道交通未来发展

我国的轨道交通发展至今约有40年，整体上仍处于初步阶段。而随着信息化社会的到来，互联网智能手机、视频设备、无线传感器等一系列移动终端设备都无时无刻传递着庞大的信息数据。这些丰富的数据资源将为未来城市智能交通系统建设提供技术基础，帮助构建新型信息化轨道交通。在未来“大数据”的时代，人和设备之间都可以通过移动数字网络连接，人可以通过车辆连接互联网上传或者下载资料，而车辆间能够实现运行状态与位置的共享。实现车辆实时控制，为列车制定行车计划带来极大的便利，满足运营实时调度的需要。

五、有关建议

5.1 加快交通大数据体系建设

我国目前大数据主要应用于公共交通服务、交通引导物流调度优化等方面。数据主要为政府部门服务，并没有公开面向整个社会，而在国外，大多数城市是在私人数据管理库中管理他们的交通和交通数据，并且仅由市政府人员监视系统性能以实施改善措施。所以必须加大数据开放力度，让全民能够享受信息资源实现实时资源共享。政府应该统筹帷幄，制定相关政策保证各部门之间的数据流通，突破传统信息只在各部门之间的管理缺陷。同时交通部门也应该加快信息化步伐，聚合各种交通需求数据，积极以动态方式提供存取。最后需加强对数据质量的提炼，海量的数据库势必会导致有很多不需要的信息，无效的信息会增加人力成本的浪费。所以必须建立交通数据标准，强调与居民信息互动反馈，让用户赋予监管修正数据的权利，保证数据的准确性、完整性、客观性。

5.2 积极保护个人隐私信息

政府应该制定一部完整的法令来保护用户的个人隐私信息，避免被不法分子利用。交通部门在遵守这些法律原则的基础上，进一步细化可发布的交通信息，同时开展数据隐私、安全教育的项目，加大居民对隐私规则的了解和增强防范意识。政府部门需要在开放数据商业性利用与个人隐私保护之间掌握平衡，给予企业数据保证利润的同时也要减少公民对个人隐私泄露的担忧。

六、结束语

大数据作为21世纪最先进的技术将给世界带来一场新的工业革命，数据带来的价值超乎人们的想象。所以如何从中获取有效数据将成为关键所在，一旦获取有效信息将会给城市空间布局、沿线土地开发利用，列车行车计划带来实质性的帮助。加大交通数据平台的建设，为大数据应用在更多的交通领域做好充分准备。通过对运输需求的预测来构建一个良好有序的运输环境，有效的缓解城市交通拥堵，实现交通智能化。而利用数据信息化提取为城市公共交通智能调度，路径优化的基础上了解公民深层运输需求，才能真正为居民生活提供优质服务。

[1]蒋叶俊.布局大数据时代[J].当代贵州，2013，21(3)：15-17.

[2]方吉祥.城市轨道交通客流预测及运输组织方案的研究[D].北京交通大学，2007.

[3]唐巧梅.城市轨道交通大客流运营组织方法研究[D].西南交通大学，2010.

[4]王玉萍.城市轨道交通客流预测与分析方法[D].长安大学，2011.

[5]佚名.我国轨道交通产业发展现状及前景分析[N].中国检测网，2015.

[6]侯冠群.中资系统集成企业在中国轨道交通行业竞争优势研究[D].对外经贸大学，2010.

[7]唐要安.大数据在交通中的应用[J].交通世界运输车辆，2013，24(2)：126-127.

[8]李建国.大数据在智能交通中的应用与发展[J].科技与企业，2015.7(1)：73.