智慧公共交通大数据云平台一体化建设及应用研究

郭悦 卢凯文 郭大为

（1，2 大连交通大学机车车辆工程学院，辽宁 大连 116028；3 大连交通大学理学院，辽宁 大连 116028）

一、研究背景及研究目的

随着互联网+传统产业模式的不断拓展，大数据技术和人工智能技术的广泛应用让我们的生活变得更加方便快捷，而以此为基础创建的智慧交通管理模式，能够对我国目前的交通拥堵问题进行有效地解决，让我国的交通领域能够实现规范发展，提高公共交通方面的出行和管理效率[1]。以数据采集、数据分析、数据挖掘、数据决策、数据服务为主线，开展对公共交通行业大数据云平台一体化的研究，全面深入推进智能交通建设，为优化公共交通规划、建设、运营及服务提供科学支撑。

智慧交通与交通信息化建设协同发展，很多城市正在布局交通运输信息化建设政务与业务、服务与决策支持，实现“两条线、六平台”逻辑结构[2]，业务平台基本已初具规模，然而因为各系统信息化标准接口未达到统一标准，在不同平台间的信息融合并未达到共享，导致无法通过统一平台信息分析，达到服务于交通规划的初衷。

轨道交通行业随着网络化运营的发展，国内很多城市通过实现移动支付过闸功能，譬如云购票、银联卡闪付过闸、二维码扫码过闸、NFC 手机过闸等等，将乘车信息网络化、标准化、实名化，为未来的大数据挖掘奠定了基础。在绝大多数城市，乘坐公交车出行已经从传统的城市一卡通向移动支付发展，将出行信息进一步信息化。出租车及网约车也通过打车软件等系统实际记录了部分乘客的出行信息，同时部分城市的出租车系统已经通过统一整合GPS 定位功能、出行支付信息，点线面的信息也在不断收集汇总。

二、智慧公共交通大数据云平台一体化的建设模型

（一）智慧公共交通大数据云平台一体化的模型建设

参照智慧城市建设参考模型[3]，从物联感知层、通信网络层、计算与存储层、数据及服务支撑层和智慧应用层五个层面推进三网标准规范体系化、安全保障体系化和运营管理体系化的统一，挖掘三网融合数据挖掘的关键因子，譬如：城市一卡通信息、移动支付实名注册信息等，综合考虑天气、工作日、重大节假日等影响因子，建立路径选择算法，通过轨迹分析推动智慧交通全面一体化建设（模型图详见图1），通过模拟开展城市公共交通出行规划仿真系统的研究，为人民群众提供三网融合后的行程轨迹画像、出行规划、公众出行引导等功能，不断改善公共交通服务品质，不断提高出行便捷度、舒适度、体验感，不断提高公共交通的吸引力。

（二）体系建设与标准融合

建立一套健全的城市公共交通标准在该项目中的意义重大，融合三类主流公共交通运营标准，在宏观架构层面建立三网合一标准体系[4-7]，为后续完善信息系统中的公共交通基础设施、交通出行数据资源、运营检测手段、信息发布渠道及应急调度策略[4]建立协同管理基础。通过构建城市公共交通标准化体系，为下一步采集数据制定详细数据采集标准、精准挖掘分析流程，形成三网融合的数据仓库标准管理机制、模型生命周期管理机制、数据流标准反馈机制等，助推形成三网紧密、精准、全面的融合管理标准。

（三）数据采集与服务

通过采集三网合一标准体系[4-7]的运营指标，全面收集基础设施设备信息、城市轨道交通路网信息、公交路网信息、出租车及网约车注册量信息：

1.城市轨道交通路网信息采集

从城市轨道交通路网发展水平及基础情况、客流、运行、安全、服务、能耗和财务等角度出发，基于“点—车站”、“线—线路”和“面—线网”3个层次，力求全面收集轨道交通运营情况，具体包括基础指标、客流指标、运行指标、安全指标、服务指标、能耗指标和财务指标[4]7 个类型，共计157 个指标。

2.路面公交路网信息采集

全面采集路面公交线路发展水平及基础情况、客流及服务水平、车辆运营情况、出行大数据等信息，力争将路面公交体系指标糅合进城市轨道交通指标体系，建立及完善轨道交通与路面公交接驳换乘体系，优化信息协同管理机制。

3.出租车信息采集

全面采集出租车企业运营水平及基础情况、客流及服务水平、车辆运营情况、出行大数据等信息，尤其是收集好出租车出行时间分布特点、空间地域分布特点、打车软件使用情况等信息，力争将出租车运营信息糅合进城市轨道交通指标体系，全面打造地铁、公交及出租车三网融合的信息采集及管理制度，为后续大数据分析奠定基础。

4.大数据挖掘及应用

通过分析时间分布特点、空间分布特点、关键影响因素特点，结合智慧城市建设模型，通过大数据云平台一体化建设研究推动轨道交通、公交车及出租车等主流公共交通行业的信息共享。在保证信息化标准接口统一后，通过关键因子和影响因素，通过数据矩阵按照多路径概率选择算法进行数学建模，结合三网客流数据，通过大数据归类分析与挖掘，形成客流规律组建数据仓库，从而通过影响因子预测未来客流趋势，为乘客在云平台应用层提供出行建议，在手机App 端或者车站、公交枢纽大屏幕上显示热力图及科学出行规划。

三、大数据云平台一体化基于服务的主要应用

云平台一体化主要提供满足公共交通特殊需要的平台，基于物联网交通信息服务体系的云计算服务类型分为三层：基础架构即服务、平台即服务、软件即服务。从应用角度而言，大数据云平台一体化基于服务的主要应用有：

（一）公共交通大数据云平台一体化仿真模块应用

建立在线公共交通网络仿真平台，支持仿真决策、交通信息服务体系，建立关键交通换乘枢纽仿真试点，打破界限，建设面向协同化、集约化发展的公共交通一体化仿真系统，全面模拟仿真大客流，数据校验、协同指挥、大客流疏导、应急预案演练管理。

（二）公共交通大数据云平台一体化运营调度决策模块应用

通过对大数据的挖掘，综合分析评价现有公共交通系统布局，采取人工智能技术，用迭代算法不断优化，对调整交通系统运营决策提供科学、合理的依据。可服务于公共交通系统公交、地铁、出租车等运营类企业，为城市中各类重大节假日、重要特殊时段的运营提供决策依据；同时，公共交通大数据云平台一体化运营调度决策模块还可服务于电子政务系统，服务于交通主管部门、自然资源局、发展和改革委员会对于未来城市建设和资源优化提供科学决策依据，在线建立公共交通三网融合标准服务指数，通过量化分析支持运营决策的科学性，直接或间接地、客观地、真实地、及时地反映三网量化运营指标，全方位为公共交通运营组织提供决策依据，全面反应及评价城市形态与公交通之间相互促进相互制约的关系，完善公共交通综合评价流程和体系。助推加速构建以城市公共交通为骨干和主体的人民群众出行体系，有效提高公共交通三网融合后的运行速度和准点率，形成绿色、和谐、安全、便捷的综合交通体系，更好地为广大人民群众服务。

总结

为满足人民群众对公共交通出行便捷性、体验感、舒适度的要求，城市公共交通综合大数据一体化平台的建立将通过轨道交通网、公共交通网及出租车网的三网融合，优化地铁与路面公交的接驳体系建设，区间公交和出租车网络为辅助，保障智慧公共交通一体化建设中的轨道交通、专项公交、常规公交、辅助公交等协调发展。在智慧层服务于公共交通运营企业、广大人民群众、政务管理者、城市建设等领域，结合人工智能技术，通过数据挖掘和分析形成成套的路网拥堵程度系统信息，合理规划出行路径，为疏导出行客流提供决策依据，为智慧交通一体化建设做出贡献。