軌道交通大數據運用現狀及發展趨勢研究

摘 要：目前，我國整個軌道交通已經進入到網絡化、規模化的運營時代，地鐵出行已經成為國內中大型城市市民出行的主要交通方式之一。如何提升整個軌道交通系統的服務質量與管理水平是地鐵運營商以及相關管理部門需要研究的重點。基于大數據、云計算、物聯網等新技術的興起，其為軌道交通的發展提供了全新的思路與方式。軌道交通系統通過運用大數據對有效的數據信息進行挖掘和處理，能夠降低軌道交通運營的成本及管理風險，還能夠提高服務水平。本文圍繞軌道交通大數據運用現狀及發展趨勢進行重點闡述，希望能夠為相關研究提供一定的參考。

關鍵詞：軌道交通;大數據;運用現狀;發展趨勢

中圖分類號：U239.5 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2020）13-0049-02

0 引言

近些年，我國中大型城市都積極投入到城市軌道交通的發展上來。隨著越來越多的地鐵線路建設并投入運營，同時帶來的多類型的數據量也出現了極大程度的增長。面對的服務群體數量也在急劇增長，從軌道交通的建設到運營期間產生的各方面數據，例如票務數據、清分數據、手機信令數據等，重視并挖掘出這些大數據背后的價值成為了關注的焦點。

1 關于大數據

關于大數據，也可以通俗的理解為是大量數據的集合。關于大數據，其核心技術在于利用數學算法對海量數據進行處理及應用層模型建設，在進行預測及輸出靜態或實施動態成果轉化為可視化呈現[1]。利用大數據，其背后的價值將有利于軌道交通行業的發展，對軌道交通的發展起到決定性的輔助決策支撐作用。

2 大數據在軌道交通中的應用現狀

2.1 實現地鐵站臺站廳實時客流量監控

在出行高峰階段客流量的急劇增加，容易導致交通癱瘓的發生甚至出現人身安全事故。面對這種情況，通過利用大數據能夠重點對相應區域的人群流量分布情況進行實時的關注，進而為地鐵運營的安保工作以及乘客疏導工作起到輔助決策作用[2]。對于突發狀況下的地鐵運營，通過利用大數據中的客流分析輔助系統，可實現對實時客流及行車數據的綜合分析，快速推算出線網客流動態重構預測及線網變化趨勢，進一步為后續的出行提供決策。

2.2 實現對地鐵站內換乘客流量分析

在地鐵所有站點中，換乘站是人流量最大的區域。通過基于大數據實現對換乘客流量的統計分析，從而有利于幫助地鐵調整發車頻次，實現在特殊時間段增加運力，有效避免因客流量突然增大影響到正常的交通。通過導出大數據中的手機信令數據，從而推導出乘客最有可能的出行路徑，再利用NOIS客流實時分布模型修正，實現線網客流的動態顯示，突發大客流預測預警等[3]。以重慶軌道交通為例，2019年9月30日為全年客流最高峰達373.9萬人次。一共10條運營線路，總運營車站數達170座，軌道運營里程由313km增加至329km，重慶軌道交通通過提供給廣大乘客免費WiFi的方式了解軌道人群互聯網大數據，這對總結重慶軌道人群的多種行為提供了數據支撐，而這也對未來實現城市智慧交通和更貼近現實的社交方式以及電商、餐飲、購物等服務提供支持。

2.3 地鐵精準清分清算

由于軌道交通有多條線路，目前主要是通過地鐵刷卡數據實現用戶的痕跡還原。但是并不能將乘客進入地鐵站后的換乘路線全部顯示出來，而基于大數據通過利用手機信令等就可以獲取用戶完整的乘車路線信息。通過了解乘客真實的換乘路線，能夠幫助地鐵運營公司進一步優化發車頻次，為線路的精準清分結算提供重要的參考。

對于軌道交通實時產生的各項運營數據，都能夠被大數據技術平臺準確記錄，包括客流信息、行車信息等所有重要的運營數據[4]。由于數據在實時產生并時時刻刻發生，因此需要處理的數據非常龐大，通過利用大數據手段，能夠有效解決軌道交通運營過程中存在的各種關于數據方面的問題，極大程度地提高了軌道交通運營的信息管理水平。

3 目前軌道交通運用大數據需關注的重點

3.1 海量數據的處理

由于軌道交通每時每刻都在產生大量的數據，數據來自乘客方面也來自軌道交通運營方面，且數據增長速度也在加快。這些海量的數據其中是否有挖掘的價值這都需要大數據技術進行辨別。從海量的數據中挖掘出有價值的部分并進行深入挖掘與分析，進而提升軌道交通運營效率。

3.2 數據認知

大多數傳統系統、故障維修系統、實時監控系統、物資物料統計系統中，已有簡單的分析統計圖表，但數據格式比較單一、靈活性差、交互性低、管理者難以對數據有很好的認知。

3.3 管理決策

大數據技術在軌道交通網絡化、大客流運營常態下顯示出越來越重要的作用，特別是對于保障軌道交通的安全以及高效運行、為乘客提供乘車服務等方面。如何利用大數據能夠從海量且底層的數據中提取到關鍵數據，并利用數據驅動軌道交通運營方向的正確，是其中的一個重點。

4 軌道交通運用大數據的發展趨勢

針對軌道交通的日常管理與維護，一直都是以人力為主，而隨著地點安全被全社會廣泛關注，加上為運營維護的成本也在不斷的增加。隨著我國提出的工業4.0概念，智能化成為了軌道交通發展的未來趨勢之一。通過利用大數據，不僅能夠節約人力成本，節省檢修時間，還能夠進一步推動軌道交通的發展[5]。通過利用大數據，可極大程度提升運營維護工作的效率。

在大數據技術支撐的軌道交通，其管理將進一步實現信息化、精細化、人性化和移動化。通過利用大數據的合理整合各方面的信息資源和業務流程進一步提高信息化管理效果，調度指揮等運營管理信息化區域系統更加會走向精細化，最終實現共線運行、大小交路、大小編組的局面。從人性化角度而言，利用大數據能夠進一步提供給每一個乘客更加針對性且個性化的出行信息。

5結語

軌道交通未來的發展在基于大數據物聯網云計算等先進技術的基礎上，將重點實現從企業運營以及乘客服務方面出現進一步的發展。其中，通過對海量的數據信息進行關系分析和預測預判能夠給乘客提供更佳人性化高質量的服務，還能夠節約經營成本，實現高質量的精細化管理。

參考文獻

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[5] 劉兵，李曉璐，張彭，等.基于熵權可拓物元模型的城市軌道交通線路運營風險評價[J].中國安全生產科學技術，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

收稿時間：2020-06-07

作者簡介：劉國秉（1983—），男，重慶人，本科，中級工程師，從事軌道交通自動售檢票系統工程建設、維修、改造、升級工作。