城市轨道交通大数据平台技术应用研究

张博宇

摘 要 在共享数据的基础上，结合数据仓库应用和体系化的数据，构建了一个具有混合方式的数据平台，通过分类如何规划与数据分层部署之间的关系，引入决策业务，用客流数据绘画在特殊运营场景下的匹配度评估，实现了该模式下数据应用扩展的适应性效用。案例表明能够解决交叉式的数据管理问题，以及提供信息共享和数据提取业务。

关键词 城市轨道交通;大数据平台;计算服务

1信息化技术处理特征分析

城市轨道交通系统是以数据资源作为基础的数据代表员，并根据归属关系和关联关系来划分各个平台类型，通过信息化系统管理化系统达到自动化信息化及时处理化的特点，并且根据基础的平台系统操作和统一认证系统，构建了包括结构化模型，非结构化模型等具有多种模型化的数据特点。根据不同的储存模式和储存空间，构建相应的适应模式，实时储存时间，结合业务与数据本身制定数据策略。

由于数据处理的复杂性以及采取数据的时间不一，离线数据与随机数据的处理方法也各不相同，通过不同的数据交换监控点以及多媒体数据获取方式，根据业务特点进行统一数据处理和加载达到共享的数据形式。

各个共享数据之间应用面较广，数据量也多，通过监控系统的管理和应急处置系统的配置可以预防灾难和大型故障的发生，还可以通过互联网技术和互联网技术提供的数据交流来达到资产管理系统的处理方式，而且提供统一的编码门户系统作为数据保障的技术基础。在广泛的数据下，也为决策者提供了一定的决策依据[1]。

2大数据平台的构建

平台定位于面向众多用户的集中信息共享轨道交通数据平台为主，数据统一收集，长期储存而且具有共同的分析方式，在基础数据平台下达到数据分级共享以及整体数据处理，建立数据采集层，应用访问层分析层，等诸多数据层来进行数据采集与融合，在各类系统的基础数据记录下，接通外部信息，保证信息实时处理，按照业务处理数据和公共数据对象抽取，结构化和非结构化的数据类型区分储存周期和更新机制。

利用全新的技术组件和分析模拟成来构建资源模拟库，将工作接口标准化，服务规模化，在利用调用接口将单元数据业务划分为不同的单元，进行多维度的分析和建模，构建一个处于系统独有的业务处理面。

数据的规划与分级储存是利用数据平台和多个实时数据库之间的联系，实时采集数据快速提取和计算分析，在基于不同类型的数据库构建数据汇总存入公司和建立独立管理的结构化数据处理中心，并应用智能检索技术定制储存逻辑单元和长期数据储存条件，然后通过各类工具管理数据为业务系统提供基本的数据服务，如客流预测，云管理等方式。

数据处理的同时，在数据采集后进行数据储存，解决数据松散化繁杂化的特征，并且由于专业数据处理能力多在根据数据的时效性和储存数据的同步性产生影响。根据实际业务呈现的数据化特点，根据数据形式进行数学运算和逻辑判断，通过业务需求和出发点处理的数据化和提高数据处理效率为了单一业务，涉及了多个数据表的访问和关联，都做好处理系统的负载和数据读取效率均要保证在一定的范围之内，针对这个问题构建大数据平台的数据采集模块化的处理方式，快速处理数据，减小数据处理过程中的外界成本，增加应用效率，提升计算性能，保证计算处理业务。数据提取模块也要从信息中实时索取数据，并且监控数据进出流动，进行数据过滤后，根据数据表达式来完成实时计算的特点，并将计算结果推送到可监控的模块中，严格区分各自接收的数据内容，在有请求信息的基础下，建立以客观物流数据为主的计算方式。然后将各类数据调取追求统一，并且识别表达模板转化数据表定义，定义过程中采取自动分析报警服务，扩充数据整体的稳定性，构建全新架构的数据处理模块，此外在构建服务平台的过程中，将一部分数据进行前置处理，提升处理效率减轻，计算过程中的外部成本，从而达到各类应用系统更高更快的响应程度。处理过程中设置监听机制，对数据变化和评判方法做出一定的取舍，保证数据服务得到控制和筛选[2]。

3大数据平台的决策运营应用

大数据的运营管理贯穿整个运行系统的生命周期，通过城市轨道交通企业进行运营维护生产，再通过复杂的数据机制和组合服务，将运营信息具体化便捷的调用管控资源和建模工具，通过大数据处理企业以及在线数据分析设备分析数据的长期趋势性和数据性通过多维分析统计整个数据的规律特點。

客流大数据都应该在运营决策之下进行统计，在基于客流大数据的特征类画像中采取新的苟晶画像，种类功能纵向分为多个类别，再根据当下的情景进行权重的均衡化，形成综合的客流画像，数据处理也需要在不同运营场景下做出细微调整和需求的动态变化，支持多级标签的叠加，做好数据的计划优化形式。

在大数据运营环境下做好数据处理，计算好客流变化的影响，并且将客流的影响降到最低，根据大数据的实时监控客流分布和运算，载能运量匹配度来进行计算，逐渐调整运营计划方案与实际客流需求相匹配，寻求数据平台与数据提取之间的关系，管理好数据源，做好数据提取分析服务，也做好结果输出服务，整个过程做好监督，保证数据质量，选取运营信息，根据乘客出行的时间路径，方向等决定路径走向，针对客流和运输能力进行比较。画出在高峰时期客流的画像显示有结果，可见进行跨行政区域快的潮汐式流动，并且保证运营计划和上线列车数量，进行多维度分析，实现运载能量适应性分析，评估网线承载能力，不知道网线运行计划的调整[3]。

4结束语

随着城市轨道分析之间的数据运用以及平台的搭建技术的革新，业务需求也在不断增加，根据业务需求来因地制宜的设定发展方向，提出问责式的架构模式，为真正的资源决策提供数据支持。

参考文献

[1] 张路军，袁文烨.城市轨道交通大数据平台技术应用研究[J].数字化用户，2019（11）：118.

[2] 谢扬.城市轨道交通调查大数据应用研究[J].建材与装饰，2018 （50）：255-256.

[3] 吴志强，黄天印，颜彦文，等.基于大数据的城市轨道交通运营故障影响分析系统对客流影响的分析[J].城市轨道交通研究，2019，22（4）：37-40.