城市地铁轨道交通中的大数据分析

文/张建来

大数据技术是信息化社会的代表技术之一，其应用范围较广。城市地铁轨道交通每天都会产生大量数据，将大数据应用于数据获取、处理中，能够有效提高城市地铁的运营效率；若是将该技术应用于地铁自动售检票中，还可以解放劳动力，降低城市地铁的运营与管理成本，有利于提高地铁的经济效益与社会效益。

1 大数据在城市地铁轨道交通中的应用

1.1 在数据获取与处理中的应用

1.1.1 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。

1.1.2 利用大数据获取与处理信息

大数据在实际应用过程中，与计算机技术、云平台技术、互联网技术紧密相连，利用大数据技术获取、处理城市地铁轨道交通数据信息，不仅经济成本低，获取的数据真实性也可以得到保障，因此城市地铁轨道交通相关人员应对大数据的应用加强重视，努力开拓其可应用在地铁的范围。目前，人们普遍存在“智能手机不离手”的现状，城市居民在闲余时间喜欢利用手机打发时间，在信息技术与科学技术发展水平愈来愈高的背景下，将大数据应用于城市地铁轨道交通，能够促使“无票出行”、“手机扫码支付”成为主流，人们通过扫描二维码的方式购买地铁票、乘车，极大程度上节省了时间、提高了城市地铁的运营效率。

例如，某大型城市地铁利用大数据对每天的客流量进行收集，经过分析发现该城市地铁的客流量高峰期为每天上午的7 点-9 点、下午的5 点-7 点，结合实际情况便可明白引发这种现象的主要原因“上下班高峰期”。为了解决这一问题，该城市地铁采用大数据技术对过去的数据进行分析整合，制定出了一套科学的A 型处理方案，每临近高峰期时，城市地铁便会对车辆数量进行增加，适当调整地铁班次，启动进站口刷票处的报警装置。当数据模型可承受信息量达到上限后，报警装置会发出示警，这时便会紧急启动A 型处理方案，班次的增加、时间的缩短对降低城市地铁运营负担具有积极作用。

1.2 在自动售检票中的应用

1.2.1 在自动售检票工作中应用大数据的必要性

在信息技术快速发展的环境下，利用大数据完善城市地铁轨道交通系统，有利于提高城市地铁运营效率，改善轨道交通运行中存在不确定性与不平衡性。目前，城市地铁轨道交通的客流量会随着时间、季节、事件的变化而发生变化，其中不确定性问题主要表现为在节假日休息或某大型活动开办时，客流量会集中在某一区域的某一时间点，相较日常该时间段的客流量明显大幅增多，给地铁运营带来较严重的工作压力；不平衡性问题具体表现为在商务区、“大学城”等人员进出流量较大的区域，地铁客流量较多，而郊区、“城中村”等人员进出流量较小的区域，地铁客流量较少。

1.2.2 利用大数据构建实名高检处理引擎

针对上述问题，城市地铁轨道交通工作人员利用大数据构建了实名高检处理引擎，利用该系统开展自动售检票工作，有效解放了城市地铁劳动力，降低了工作人员的负担与压力。但由于受目前大数据技术的限制，实名高检处理引擎所应用的底层逻辑运算参量符合度过低，导致系统执行完成度低、数据准确性差，容易引发资源大规模开销现象。因此，相关研究人员应对大数据技术的可用性进行了深化研究，采用代码形式对实名高检引擎进行了更新优化，采用高速特征对比算法代替底层逻辑运算法，将票务数据信息与内部工作人员绑定的信息整合在一起，利用数据自动提取功能对信息进行快速调取、分析与反馈，有利于提高售检票的工作效率，对减少运营成本、节约资源具有积极影响。

2 城市地铁轨道交通中的大数据技术应用趋势

2.1 人脸识别技术

人脸识别技术在我国仍处于发展时期，尽管部分城市地区将其应用于城市地铁轨道交通中，实现了人脸识别支付，但在全国范围内该技术仍然尚未成熟，因此需要相关研究人员进一步研发。例如，某旅游城市因城市地铁轨道交通的客流量过大，为了缓解售票、安检等工作压力，该城市地铁的相关工作人员基于支付宝开发了人脸识别支付功能，乘客可以利用人脸识别进行购票，不需要长时间排队购票，只要在手机支付宝上完成人脸验证、后期到现场进行核检便可，极大程度上节省了乘客时间。

2.2 智能检测技术

在城市地铁轨道交通中，客运服务是一项工作量庞大的工作，客流量越多，工作人员的压力便越大，为了保证乘客人身安全，会有工作人员站在屏蔽门前维护秩序，避免乘客因为拥挤、踩踏发生意外，尤其是北京、上海、深圳等一线城市的地铁站，或者紫荆山、苏州园林、杭州西湖等著名景点附近的地铁站。若是利用大数据技术开发智能检测系统，将该系统安装于屏蔽门前的黄线内，当系统中的红外线感应器感应到人体红外线时会发出警告，提醒乘客后退，这种方法对节约人力资源、减少工作量具有重要作用。

3 结束语

综上所述，在信息化时代背景下，若想提高城市地铁轨道交通的安全性、稳定与畅通性，相关人员必须认识到大数据技术的重要性。目前，大数据已经被应用到数据获取处理与自动售检票中，提高了城市地铁轨道交通的工作效率，为了能够促使其进一步发展，研究人员要对大数据的应用深化研究，强化人脸识别技术与智能检测技术在城市地铁轨道交通中的应用。