轨道交通大数据运用现状及发展趋势研究

摘 要：目前，我国整个轨道交通已经进入到网络化、规模化的运营时代，地铁出行已经成为国内中大型城市市民出行的主要交通方式之一。如何提升整个轨道交通系统的服务质量与管理水平是地铁运营商以及相关管理部门需要研究的重点。基于大数据、云计算、物联网等新技术的兴起，其为轨道交通的发展提供了全新的思路与方式。轨道交通系统通过运用大数据对有效的数据信息进行挖掘和处理，能够降低轨道交通运营的成本及管理风险，还能够提高服务水平。本文围绕轨道交通大数据运用现状及发展趋势进行重点阐述，希望能够为相关研究提供一定的参考。

关键词：轨道交通;大数据;运用现状;发展趋势

中图分类号：U239.5 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2020）13-0049-02

0 引言

近些年，我国中大型城市都积极投入到城市轨道交通的发展上来。随着越来越多的地铁线路建设并投入运营，同时带来的多类型的数据量也出现了极大程度的增长。面对的服务群体数量也在急剧增长，从轨道交通的建设到运营期间产生的各方面数据，例如票务数据、清分数据、手机信令数据等，重视并挖掘出这些大数据背后的价值成为了关注的焦点。

1 关于大数据

关于大数据，也可以通俗的理解为是大量数据的集合。关于大数据，其核心技术在于利用数学算法对海量数据进行处理及应用层模型建设，在进行预测及输出静态或实施动态成果转化为可视化呈现[1]。利用大数据，其背后的价值将有利于轨道交通行业的发展，对轨道交通的发展起到决定性的辅助决策支撑作用。

2 大数据在轨道交通中的应用现状

2.1 实现地铁站台站厅实时客流量监控

在出行高峰阶段客流量的急剧增加，容易导致交通瘫痪的发生甚至出现人身安全事故。面对这种情况，通过利用大数据能够重点对相应区域的人群流量分布情況进行实时的关注，进而为地铁运营的安保工作以及乘客疏导工作起到辅助决策作用[2]。对于突发状况下的地铁运营，通过利用大数据中的客流分析辅助系统，可实现对实时客流及行车数据的综合分析，快速推算出线网客流动态重构预测及线网变化趋势，进一步为后续的出行提供决策。

2.2 实现对地铁站内换乘客流量分析

在地铁所有站点中，换乘站是人流量最大的区域。通过基于大数据实现对换乘客流量的统计分析，从而有利于帮助地铁调整发车频次，实现在特殊时间段增加运力，有效避免因客流量突然增大影响到正常的交通。通过导出大数据中的手机信令数据，从而推导出乘客最有可能的出行路径，再利用NOIS客流实时分布模型修正，实现线网客流的动态显示，突发大客流预测预警等[3]。以重庆轨道交通为例，2019年9月30日为全年客流最高峰达373.9万人次。一共10条运营线路，总运营车站数达170座，轨道运营里程由313km增加至329km，重庆轨道交通通过提供给广大乘客免费WiFi的方式了解轨道人群互联网大数据，这对总结重庆轨道人群的多种行为提供了数据支撑，而这也对未来实现城市智慧交通和更贴近现实的社交方式以及电商、餐饮、购物等服务提供支持。

2.3 地铁精准清分清算

由于轨道交通有多条线路，目前主要是通过地铁刷卡数据实现用户的痕迹还原。但是并不能将乘客进入地铁站后的换乘路线全部显示出来，而基于大数据通过利用手机信令等就可以获取用户完整的乘车路线信息。通过了解乘客真实的换乘路线，能够帮助地铁运营公司进一步优化发车频次，为线路的精准清分结算提供重要的参考。

对于轨道交通实时产生的各项运营数据，都能够被大数据技术平台准确记录，包括客流信息、行车信息等所有重要的运营数据[4]。由于数据在实时产生并时时刻刻发生，因此需要处理的数据非常庞大，通过利用大数据手段，能够有效解决轨道交通运营过程中存在的各种关于数据方面的问题，极大程度地提高了轨道交通运营的信息管理水平。

3 目前轨道交通运用大数据需关注的重点

3.1 海量数据的处理

由于轨道交通每时每刻都在产生大量的数据，数据来自乘客方面也来自轨道交通运营方面，且数据增长速度也在加快。这些海量的数据其中是否有挖掘的价值这都需要大数据技术进行辨别。从海量的数据中挖掘出有价值的部分并进行深入挖掘与分析，进而提升轨道交通运营效率。

3.2 数据认知

大多数传统系统、故障维修系统、实时监控系统、物资物料统计系统中，已有简单的分析统计图表，但数据格式比较单一、灵活性差、交互性低、管理者难以对数据有很好的认知。

3.3 管理决策

大数据技术在轨道交通网络化、大客流运营常态下显示出越来越重要的作用，特别是对于保障轨道交通的安全以及高效运行、为乘客提供乘车服务等方面。如何利用大数据能够从海量且底层的数据中提取到关键数据，并利用数据驱动轨道交通运营方向的正确，是其中的一个重点。

4 轨道交通运用大数据的发展趋势

针对轨道交通的日常管理与维护，一直都是以人力为主，而随着地点安全被全社会广泛关注，加上为运营维护的成本也在不断的增加。随着我国提出的工业4.0概念，智能化成为了轨道交通发展的未来趋势之一。通过利用大数据，不仅能够节约人力成本，节省检修时间，还能够进一步推动轨道交通的发展[5]。通过利用大数据，可极大程度提升运营维护工作的效率。

在大数据技术支撑的轨道交通，其管理将进一步实现信息化、精细化、人性化和移动化。通过利用大数据的合理整合各方面的信息资源和业务流程进一步提高信息化管理效果，调度指挥等运营管理信息化区域系统更加会走向精细化，最终实现共线运行、大小交路、大小编组的局面。从人性化角度而言，利用大数据能够进一步提供给每一个乘客更加针对性且个性化的出行信息。

5结语

轨道交通未来的发展在基于大数据物联网云计算等先进技术的基础上，将重点实现从企业运营以及乘客服务方面出现进一步的发展。其中，通过对海量的数据信息进行关系分析和预测预判能够给乘客提供更佳人性化高质量的服务，还能够节约经营成本，实现高质量的精细化管理。

参考文献

[1] 谢飞，魏盛昕，张奕男.基于Greenplum的城轨信号系统车载日志大数据分析平台[J].铁路计算机应用，2020，29（6）：30-33+38.

[2] 李元坤，刘剑锋，马晓磊，等.城市轨道交通地上地下统筹改造规划关键技术研究[J].建设科技，2020（10）：40-42+50.

[3] 康伟，崔军胜，王绅宇，等.轨道交通车辆空调系统智能控制与大数据应用[J].城市轨道交通研究，2020，23（4）：134-136.

[4] 林堉楠，徐媛，杨家文.轨道交通车站周边建成环境对骑行的影响：基于深圳市ofo数据的实证研究[J].城市交通，2020，18（1）：83-94+58.

[5] 刘兵，李晓璐，张彭，等.基于熵权可拓物元模型的城市轨道交通线路运营风险评价[J].中国安全生产科学技术，2019，15（12）：175-181.

Abstract：At present， China's rail transit has entered the era of network and large-scale operation， and subway travel has become one of the main modes of transportation for citizens in large and medium-sized cities in China. How to improve the service quality and management level of the whole rail transit system is the focus of research for Metro operators and relevant management departments. Based on the rise of new technologies such as big data， cloud computing and Internet of things， it provides a new idea and way for the development of rail transit. Through the use of big data and effective data information mining and processing， rail transit system can reduce the operation cost and management risk of rail transit， and improve the service level. This paper focuses on the application status and development trend of rail transit big data， hoping to provide certain reference for related research.

Key words：rail transit;big data;application status;development trend

收稿时间：2020-06-07

作者簡介：刘国秉（1983—），男，重庆人，本科，中级工程师，从事轨道交通自动售检票系统工程建设、维修、改造、升级工作。