基于大数据的轨道交通网络化运营管理

杨川

摘 要：随着我国城市化进程加快，城市人口急剧增加，城市特别是大城市的交通问题普遍成为焦点问题，除了要求我们做好城市建设规划外，轨道交通建设的重要性日益加大。目前各大城市轨道交通均实现或即将实现网络化运营，线网运营组织日趋复杂、安保压力日趋增加、运营设备日趋多元，这种种问题均给我们网络化的运营管理提出了挑战，当前大数据技术的适时出现给我们网络化运营管理提供了一种有效的思路和解决手段。

关键词：大数据；轨道交通；网络化

中图分类号：U231 文献标识码：A

0.引言

随着我国经济建设的加速发展以及城市化进程的加快，城市居民出行需求总量和城市交通客运量均呈现快速增长态势。城市轨道交通具有运量大、速度快、污染低、乘坐方便等特点，在解决大中城市布局优化、解决城市交通拥堵、能源紧张、效率与环境问题等方面有着重要作用，特别是在成都市“778”交通出行模式提出后，成都轨道交通建设被提高到了更高的层次。

在成都市第四期建设规划的获批后，成都市轨道交通建设全面提速，轨道交通的运营管理方式正逐步从单线独立运营到网络化综合运营方向转变，依靠轨道交通出行市民日益增多，各系统运营设备型号日益多元，各线路间相互关联日益密切，这些对都给我们运营管理工作带来了巨大风险和挑战。伴随着互联网和云计算的发展，以及大数据时代到来。大数据技术将为解决这些类似的问题提供有力的技术支持。

1.大数据的概述

大数据（big data）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，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

从数据的生命周期来看，大数据技术从数据源经过分析挖掘到获取最终价值需要经过5个环节，它们包括数据采集、数据存储、计算处理、数据挖掘和数据展现。在维克托·迈尔-舍恩伯格编写的《大数据时代》中大数据有3个主要的特点，分别是全体数据、混杂数据和相关关系。

第一，重视全体数据，而不是随机样本。即去收集和分析全部的数据。这个数据都是有关研究问题的数据，这个数据点绝对的数字并不重要，重要的是有多少数据点是和研究的现象相关。譬如我们利用大数据分析客流数据就需要记录所有乘客每次进出站刷卡的时间、车站及耗时等相关数据。通过对全体数据的分析可以看到很多细节，这些细节是在之前随机抽样得不到的。

第二，接受混杂数据，而不是精确数据。在抽样调查时期人们总试图收集一些非常干净的数据、高质量的数据，然后花费很多金钱和精力来确定这些数据是好数据，是高质量的数据。在大数据时代的客流预测，可能要求我们使用的不仅仅是往日的客流数据，还有外界的天气、季节、展会等信息，当接受外界信息越多客流信息越准确。当宏观上失去了精确性，微观上却能获得准确性。

第三，关注相关关系，而不是因果关系。因为更加混杂，因果关系转向相关关系。人们不要认为可以真正地、容易地找到因果关系，其实那只是发现相关关系。我们应该关注的是什么，而不是关注为什么。

2.轨道交通网络化下的运营需求及大数据思维

2.1网络化下的乘客安检

面对当前日益复杂的安全形势，当前被动式的安全防范机制，导致了大量的人力、财力被消耗在低危险等级人群中，特别是“逢人必检”的场合，安检人员体力消耗和精神压力极大，同时又与轨道交通快速出行的初衷相矛盾，导致乘客满意度降低，并且在轨道交通网络化运营后，轨道交通客流还会存在一个急剧的增长，因此急需一种新的技术和方法筛选出高危险系数的目标进行检查，变“被动防御”为“主动预防”，使用大数据是其中的一种途径。

方式一：使用票卡信息进行危险人员抽检。从国内外的案例中可以看到大多数的高危人员来自于流动人口和无业人口。我们可以通过对譬如临时卡、低频度储值卡、高频度储值卡、工作卡等在不同的阶段设置不同的人工抽检频度，从而在减轻安检人员压力的同时提高安全防范等级。

方式二：采集手机信息进行危险人员抽检。使用该种方法需要获取公共安全机构授权，虽更有效，但实现难度更大。由于当前手机已实行实名制，并几乎人手一部，我们可以利用大数据技术结合通信技术，通过采集手机信息与电信部门和公共安全部门的信息进行比对，识别出高危人群，从而主动进行人工检查，增强安全防范等级。

2.2网络化下的客流组织

随着当前轨道交通网络化建设的加快，轨道交通组网日趋加密，客流日益增加，给我们当前依靠经验进行客流组织的方式带来了挑战，利用大数据技术结合通信技术可以有效地应对线网化的更高要求，可以将“被动的客流组织”转变为“主动的客流引导”。

首先，由于采用了大數据技术，我们记录的每张票卡数据的信息量更大，因此可以从历史信息中分析出较为准确的某个时间点某张票卡通过某个换乘站到某个目的地的完整信息，通过对所有票卡信息的汇总，从而预测得到将来某个时间段较为准确的客流信息，从而给我们的线网客流组织、行车调度带来方便。

其次，通过大数据分析出乘客的最优路径，利用乘客的手机短信、手机APP或第三方导航APP进行主动客流引导。该方式可以充分利用网络的弹性，可以给乘客规划出行最优路径而不是最短路径，从而充分扩充线网的容量。还可以在高峰期或者拥堵站点提早通知目标乘客及时进行应对调整，避免乘客积压车站，从而提高轨道交通服务的满意度。

2.3 网络化下的设备维保

在网络化运营的思路下，我们的设备维保体系将由“线路维修”向“区域化维保”转化，这就要求我们的维保人员在维保过程中面临着多种类型的设备和日趋复杂的系统，从而给我们维保人员提出了更高要求和带来了更大的挑战，针对这种情况我们可以利用大数据技术提供更好的技术支持手段。

首先，我们可以给所有的设备和部件建立体检档案，定期提醒维保人员进行检修，当设备或部件到达生命周期后，提醒维保人员进行设备更换。

其次，我们可以利用大数据技术建立故障处理的专家库，对每台设备的每次故障现象和处理步骤等信息进行记录，当设备故障出现时，结合厂家的故障处理指导书，我们就可以及时通过大数据技术进行分析从而得到较为准确的处理建议。

2.4 网络化下的应急处置

在网络化运营条件下，任何孤点的故障应对不得当、不及时，都有可能导致灾难性的后果，但是线网的复杂性又是我们快速、准确解决问题的拦路虎。这除了要求我们在全线网设立若干个区域化应急值守点，提高应急响应速度外，还需要利用大数据技术能对大量、多样数据高速处理的特性进行应急辅助决策，提高应急处置效率。

我们可以在大数据系统中制定不同的应急预案，当事故发生时，系统可以通过采集多方信息作为输入量，然后利用大数据技术自动选择一个最合适的应急预案，给决策人员提供参考，并进行处置。譬如当某列车出现故障时，大数据系统可以采集列车故障信息、线路信息、客流信息等，准确判断出采用就地抢修、列车救援、乘客疏导等方式进行应急处理，同时自动通知待乘和未到站的目标乘客及时改变出行方式，为应急处理提供准确、高效的处置方式。

结语

在轨道交通领域使用大数据技术，不仅仅有利于乘客安检、客流组织、设备维保和应急辅助决策，还可以挖掘出更多有价值的信息对我们的票价制定、广告投放、商铺管理等方面进行指导。将大数据技术更好更全面地使用于轨道交通网络化运营中，将给其提供一种有效地解决问题思路和有力的解决问题手段，从而给网络化运营带来更高的效率和更优的服务。

参考文献

[1]曾剑秋.大数据（巨量数据集合（IT行业术语）） 百度百科 [EB/OL]. 2017-04-07/ 2017-05-05.

[2]盛杨燕，周涛，译.维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶.大数据时代 [M].浙江：浙江人民出版社，2013：17.