大数据技术在轨道交通信息系统中的可行性研究

赵红伟

摘要 随着互联网技术不断更新进步，人类进入大数据时代，许多行业在工作中运用信息技术处理工作问题。文章介绍大数据技术的具体含义，并描述轨道交通信息系统在运用大数据技术后能够在轨道交通的运营决策、运维决策、经济效益决策等方面进行数据支持的可行性研究，并在大数据时代更多地指导轨道交通信息化的建设与数据挖掘。

关键词 大数据技术;轨道交通;信息系统

中图分类号 U29-39 文献标识码 A 文章编号 2096-8949（2022）02-0009-03

0 引言

轨道交通信息系统在大数据技术辅助下，得到有效发展，不仅具有良好工作效率，还为民众出行提供有力保障。轨道交通发展为城市建设提供有力支持，并且提高国民生活水平的同时加快了国家经济发展速度，所以利用大数据技术是轨道交通发展的必经之路。

1 大数据技术含义及特点

大数据技术就是利用计算机技术与信息管理系统相互融合，进行收集复杂结构数据与较大数目数据，之后将数据存储安放、分层处理、投入应用的一项信息技术。大数据技术应用能够加快处理过程，被各个行业钟爱。该文简述介绍大数据应用特点和处理技术应用原理，便于理解大数据技术在轨道交通信息系统中的应用和其功能实现。

大数据之所以能够被各个领域广泛应用，离不开它的五项应用特点。第一点大，就是数据数量较大，结构繁复，混乱无序，犹如一团打乱的线球;第二点快，数据采集速度非常快，成幂数性增长，随着时间参数变大，整个数据体系变得非常大，快速采集，全量分析;第三点多，数据种类多种多样，来自不同渠道，表现形式迥异，价值也各有不同;第四点杂，由于数据体系非常庞大，收藏多种数据，可能有一些对于正常应用系统具有促进作用，但是还包含许多无用性信息，彼此交错缠绕，在开展数据库引用时会有严重阻碍，需要经过种种筛选，才能得到具有经济性及决策性的价值信息数据;第五点真，大数据中数据都是监控收集而来，具有真实性与精确性。这五种应用特点虽然有利有弊，但是益处大于弊端，因此大数据具有良好的应用前景，轨道交通信息系统中常常被用到。

2 大数据在轨道交通信息系统应用的必要性

大数据中心实现轨道交通各种大数据的全面采集和有机整合，在一个平台上同时为相关部门提供交通行政监管与科学决策服务、为轨道交通相关企业提供数据共享并提供相关数据应用服务、为乘客提供轨道交通信息和多元个性化服务、为其他交通业务应用提供一体化数据支撑。

构架的整个轨道交通数据统一视图具备全面性及标准化特点，能够支撑所有潜在数据应用需求，其他应用不需要从数据源获取数据并进行进一步加工。这样既降低了数据存储与加工的冗余，也提升了数据利用的效率，实现轨道交通行业数据资产的真正价值。

3 大数据在轨道交通信息系统中的平台搭建

为了实现大数据平台的搭建，需搭建统一的计算、存储、网络平台环境，进而才能实现各地铁系统的数据与应用部署，下面以北京轨道交通小营控制中心（三期）为例简述大数据平台搭建的相关数据内容，详情如下：

IAAS层是按各信息系统的需求提供相应的基础设施，将自身资源提供给各系统使用，比如计算能力、存储、负载均衡等技术。IAAS层负责管理物理资源和虚拟化技术，物理资源比如网络、服务器和集群计算机，虚拟化技术帮助各系统去运行虚拟机，并提供Windows Server、Linux等操作系统。目前IAAS层为各信息系统提供计算、存储资源如表1所示，其中计算资源每单位为4核2.0 GHz、存儲资源每单元为1 PB。

目前为小营三期所有系统与楼宇自控共提供约6 580核2.0 GHz计算资源，约15.25 PB存储空间整体资源与存储占用比如图1、图2所示。

通过搭建统一的计算与存储（含网络）平台，为大数据平台服务，是大数据应用的先决条件，通过虚拟化技术，使资源调配上极具灵活性，数据之间的横向与纵向相关性分析变得可行和可靠。

4 大数据在轨道交通信息系统中的应用构架

只有合理的基础资源环境，才能将大数据场景应用落实到轨道交通信息系统中去。大数据平台应用逻辑架构包括数据源层、数据集成层、数据存储层、应用支撑层、数据应用层5个层面，如图3所示。

数据源层：按照三个网络域内业务内容，以应用系统为基础颗粒度，梳理应用系统构成和数据内容，从各应用系统对外数据交换情况着手进行整理和分析，生成轨道交通全域数据资产清单;

数据集成层：研究可监控的数据集成技术，对消息队列、流式计算、结构化数据同步、ETL等常用的数据集成和预处理技术方案进行整理，并研究各种技术方案适用业务场景;

数据存储层：研究采用混合存储技术来支持海量大数据存储，分析不同的数据存储和存储管理技术的整理和适用模式分析，应对结构化、半结构化、非结构化三种数据不同的存储需求;

应用支撑层：实现对智慧城轨内外部数据资源再进行深度加工、处理、关联，形成多种类型的服务能力，向应用层提供基础资源的服务能力，重点研究在本层内设计常见的数据计算基础能力和数据交换能力，减少上层应用实现的难度和技术风险;

数据应用层：从行业应用的角度研究，数据实现统一的交换和集成能力后，在业务角度提出适用的应用场景，重点体现数据管理平台的能力价值。

5 轨道交通信息系统中大数据技术的应用场景

轨道交通信息系统分为信息监控部分、求助问询部分、安全防护部分、车票售检部分、通信传递部分与信号运输部分六大部分。经过大数据技术运用可以将各个部分有效结合，提高轨道集团工作效率。具体应用形式有：能够预测客流数量、处理紧急突发事故、及时传递工作信息[1]、评估轨道集团经济收入等内容。

5.1 智慧乘客服务

智慧乘客服务依托智慧轨道交通中心，统一提供线网统一标准的智慧乘客服务，通过整合轨道交通各个信息服务渠道，建设“以车流、人流、票流为核心、行业一体化的乘客信息服务平台”，为乘客提供全出行链的便捷服务及增值服务，为调度指挥管理提供有力的数据支撑，对行业实施有效的监督及评价，形成政府及行业协同的服务链条，打造便捷的智慧乘客服务，实现基于多系统融合的全出行链智慧乘客服务应用体系。

5.2 智能车辆/设备运行

（1）升级路网调度指挥中心，接入客流数据，通过多维度显示行车、客流等信息实现路网全貌监视。打造“路网级智慧轨道交通中心”，建设成为北京轨道交通综合乘客服务中心、线网调度指挥中心、清分清算中心、线网设备监视中心、云与大数据中心;并实现多线路行车调度共用大屏、线网设备集中调度，满足线路调度指挥整合、调度管理集约化的要求。

（2）通过对乘客的状态感知，实现客流预测及监视和乘客诱导信息发布。

（3）通过预测客流定制行车组织方案，实现列车编组灵活调整以及基于互联互通的跨线运营，提升客流与运能的匹配能力。

（4）建立路网级设备管控中心，对关键设备集中监视、全程管控;形成高效应急处置统一调度，实现提质增效，打造基于多维感知的智能车辆/设备运行应用体系。

5.3 智能车辆/设备维修

（1）建设企业级维护平台，整合运维信息，通过大数据分析，不断优化运维资源配置，提升维修维护过程中的管控能力，支撑从“计划修”、“故障修”向“状态修”、“预测修”转变，实现维修维护过程可管可控。

（2）建立列车智能维护系统，对列车关键设备状态实时监测诊断及预警;将设备状态信息与资产信息的实时关联，确保账实相符，打造基于物联网技术的多专业综合精准智能车辆/设备维护应用体系。

5.4 评估轨道运营企业的经济效益

通过大数据在轨道交通信息系统中的应用，可以掌握乘客进站、出站、买票、问询、求助动向，进行轨道运营的经济效益分析，进而对运营单位进行合理规划。统计买票和售票的支出和收入情况能够预测日常营业额度，对每天售卖票工作进行宏观预测。第一，可以检查财务状况。当出现明显差值时，会及时纠正或找补，防止人员疏忽或者人员谋私行为出现。第二，可以设计售票方案，例如，在平峰时减少售票窗口，实行机械售票，减轻工作人员工作压力，在高峰时候，减缓客流拥堵情况，让轨道交通运营维持在正常秩序中。第三，对经济收入进行统计分析，可以为售卖票和找零工作做好准备，防止车票数或者零钱不够情况发生，耽误乘客坐车。第四，能够根据判断每个车站的经济收入情况，合理调配人员。

6 结论

经过以上研究表明，大数据技术的运用能够在客服客运、车辆运维、设备维修、效益分析等方面进行数据支持和决策，与今后轨道交通的发展相辅相成，期待此项技术能够得到更广泛运用，使公共出行便捷准确高效，造福整个社会。

参考文献

[1]王文斌.大数據技术在轨道交通信息系统中的应用[J].中国高新科技，2018（24）：10.