智能演算城市轨道交通大数据研究
2020-01-12周钰彬彭骋远徐天立
周钰彬,彭骋远,徐天立
(苏州科技大学,江苏 苏州 215009)
1 研究背景
随着我国GDP的快速提高,人民的生活水平也提高迅速,各种各样的交通方式也紧随着这股巨大的浪潮一起发展了起来。而现在城市轨道交通已经逐渐成为了当今城市中的骨干交通方式。但由之而来的许多问题:愈发拥挤的地铁站,人流的不合理分配这些常常困扰着人们的生活,因此我们急需更新现有的技术与世界发达国家接轨来改善我国的轨道交通现状。在这样迫切的情况下,西方国家的轨道交通发展可以为我们带来启示。我们所要研究的是轨道交通中流动的人群,这是运动的不规则的个体,这样的人体仿真的微观模型又与普通的机动模型又有所不同,我们需要重新讨论。
这样的个人模型又比其他的机动车仿真模型要更为复杂,国外的话也有许多这样的模型:例如神经元模型,社会力模型等。这些模型主要是依据不同情况以及不同的适应范围而划定的,我们可以参照他们在不同情况下的变化应用于其中。
因此通过agent的轨道交通仿真模拟技术,运用计算机对轨道交通数据进行模拟,在此技术上对轨道交通运行进行运营管理与布局,能够让我们掌控实时的地铁数据运行情况,可以让管理人员根据不同的实时状况调度轨道交通运行。
2 开发与研究
我们的开发思路就是要由数据库与系统进行连接,我们可以通过输入一些基础数据例如车辆的进出,行人的出入数量以及出入的时间等,使整个系统运作起来,让整个轨道交通的运行更具真实感,更富有真实性与动态性,我们的数据输入变化也可以通过动画效果改变来显示,各种车站间的流动变化,以及行人在各个轨道交通之间的转换也能让我们很快速的了解,让使用者对轨道交通整体上就有了一个大范围的掌握。
我们可以设计系统将数据库与系统相连接,也就是由系统与数据库进行连接,数据库将数据传递给系统进行处理与分析,而系统也同样要对数据库进行调控,我们通过O dBC这样类型的数据接口,可以做到对数据库系统的独立且准确地操控,由于这样的数据接口是通过SQL来完成对数据源的连接与使用,这可以保持不同部分之间的相对独立,更有益于各项目的开发。
由于城市轨道交通运行中有着大量的人群流动,对系统的负荷也会大大加重,为了防止系统的负荷过于加重导致系统出现计算错误,甚至可能会出现崩溃等一系列问题。为此我们必须要简化运行,保证系统的运行速度不会受到大幅度的波及,保证轨道交通系统的情况能得到及时的反映,从而使工作能及时根据情况做出反应,基于这点考虑我们可以采用模糊算法。
由于该设计是一个系统与数据库相连接的模拟仿真,各种数据的变化将会更加直观和迅速的体现出来,同时数据库与系统的连接优势也将体现,模拟的轨道交通地铁也可以在数据库的作用下进行了量化,数字化,系统化,使我们所设计的能让使用者更客观地感受到轨道交通的运行情况,也可以方便许多轨道交通相关的其他方面设计者对这些数据进行更直观的判断。
我们可以基于这个系统进行各种各样的具象化实践操作,比如我们可以进行各式各样的图表呈现,例如我们可以用类似于红外线呈现的颜色深浅来向使用者表示出当前地铁站的人群密度分布情况,从而发现出我们所需要的情况,来对当前的轨道交通运行状态进行分析从而能够进行运营。我们也同样可以利用我们的系统来进行各种概率的分析与计算,比如我们可以运用概率学知识来进行到达率的计算来计算城市轨道交通中的流动人员到达地铁站时的到达率,我们甚至可以在将来用更加智能的方式对未来的乘客到达率进行预测,这些都可以通过我们的系统来实现。
我们也一样可以通过系统与数据库的交互来进行乘客间的OD交通量的变化与显示,数据的转变也同样可以通过我们制作的动画来表现,通过对数据库的调整与输入,以及动画的更替来确保轨道交通数据的不断更替与显示。OD交通量是对整个运行系统人员流动状况最直观的反映。通过OD交通量我们也同样可以通过增长系数法,原单位法等方式进一步的进行轨道交通中的乘客OD量的预测,这也可以帮助我们对未来的轨道交通运营与规划有一个大致的预测方向,可以引导我们用更加科学的方法来进行分配与引流,对未来城市轨道交通站台的乘客承载量运行情况进行合理安排,从而安排好轨道交通的运行车次,使轨道交通的利益到达预期的效果。当然我们可以利用我们所获得的OD量进行更多方位的利用,比如了解OD量的动态分布等问题,而这些都是我们能做到的,不过这些问题从属于其他研究方向的专业领域,我们就不在这里对他进行更加深入的讨论了。
随着人工智能技术应用的推广,我们更加推行Agent技术,可以进行多位因素的联系与交互,其他先进因素也同样可以更新加入。在研究城市轨道交通的时候我们也同样可以参考一下其他交通方式的设计思路。我们也可以同样考察一下深度学习的模型方式,进行多方位的交互连接。
我们通过agent制作系统,不仅仅可以节省人员手动管理的成本,也同样可以提高城市轨道交通运行的效率,大大减少现在的延误率和加快城市轨道交通的联通效率,符合当下所要求的智能化与无人智慧化的目标,同样可以节省各种人工费用,同样也可以节省掉许多不必要的各类管理成本。
3 未来的发展与应用
随着我国逐步进入全面信息化时代,我们在各行各业都将大规模的普及智能化与数据化的探索与研究,这就要求我们必须要合理而又高效的使用大数据分析,一个出色的仿真模拟系统能让许多工作事半功倍。数据库与系统相结合的模式能够帮助我们全面而又准确地分析出我们想要的乘客到达率、OD流量导向图、OD分布图、城市轨道交通运行情况等一系列的数据运行情况。这使得我们的研究相比以往的更具真实性与直观性,让城市轨道交通的运营人员能够更好的了解到当前城市轨道交通中的运行情况以及相应的乘客分布动态信息。
当前我国的轨道交通系统发展异常迅猛,但在许多技术上仍然是没有做到与设施发展相同步,由此带来了许多城市问题,我们现在使用这种模拟仿真的方式可以让城市轨道交通的运营管理人员更加直观地了解到城市轨道交通中人流的OD分布情况,以及车辆到达情况等,方便了这些工作人员能够根据实时变化的当前轨道交通内人流车辆情况进行相应的分流与引导措施,这可以帮助缓解日益增加的轨道交通拥堵现象,保证站台内的安全性使其秩序井然,实现更快更合理的优化。同时我们也同样可以由此对轨道交通车辆运行进行优化,并依据乘客的到达率进行更加科学的调配,这对城市轨道交通的未来有着重要的指导意义,可以帮助我们大大提高轨道交通的信息化数字化水平。
我们的基于agent的智能化数据系统还可以进行进一步的优化,未来甚至有可能应用于各类APP上进行使用,不仅仅是帮助相关的管理人员进行轨道交通的规划管理运营,还可以对普通使用者提供当前轨道交通的运行状况,使他们能够根据这些信息做出合理的出行安排,同样可以减少出行路上不必要的等待时间,做到真正的科学高效出行。