大數據技術在軌道交通信息系統中的可行性研究

趙紅偉

摘要 隨著互聯網技術不斷更新進步，人類進入大數據時代，許多行業在工作中運用信息技術處理工作問題。文章介紹大數據技術的具體含義，并描述軌道交通信息系統在運用大數據技術后能夠在軌道交通的運營決策、運維決策、經濟效益決策等方面進行數據支持的可行性研究，并在大數據時代更多地指導軌道交通信息化的建設與數據挖掘。

關鍵詞 大數據技術;軌道交通;信息系統

中圖分類號 U29-39 文獻標識碼 A 文章編號 2096-8949（2022）02-0009-03

0 引言

軌道交通信息系統在大數據技術輔助下，得到有效發展，不僅具有良好工作效率，還為民眾出行提供有力保障。軌道交通發展為城市建設提供有力支持，并且提高國民生活水平的同時加快了國家經濟發展速度，所以利用大數據技術是軌道交通發展的必經之路。

1 大數據技術含義及特點

大數據技術就是利用計算機技術與信息管理系統相互融合，進行收集復雜結構數據與較大數目數據，之后將數據存儲安放、分層處理、投入應用的一項信息技術。大數據技術應用能夠加快處理過程，被各個行業鐘愛。該文簡述介紹大數據應用特點和處理技術應用原理，便于理解大數據技術在軌道交通信息系統中的應用和其功能實現。

大數據之所以能夠被各個領域廣泛應用，離不開它的五項應用特點。第一點大，就是數據數量較大，結構繁復，混亂無序，猶如一團打亂的線球;第二點快，數據采集速度非常快，成冪數性增長，隨著時間參數變大，整個數據體系變得非常大，快速采集，全量分析;第三點多，數據種類多種多樣，來自不同渠道，表現形式迥異，價值也各有不同;第四點雜，由于數據體系非常龐大，收藏多種數據，可能有一些對于正常應用系統具有促進作用，但是還包含許多無用性信息，彼此交錯纏繞，在開展數據庫引用時會有嚴重阻礙，需要經過種種篩選，才能得到具有經濟性及決策性的價值信息數據;第五點真，大數據中數據都是監控收集而來，具有真實性與精確性。這五種應用特點雖然有利有弊，但是益處大于弊端，因此大數據具有良好的應用前景，軌道交通信息系統中常常被用到。

2 大數據在軌道交通信息系統應用的必要性

大數據中心實現軌道交通各種大數據的全面采集和有機整合，在一個平臺上同時為相關部門提供交通行政監管與科學決策服務、為軌道交通相關企業提供數據共享并提供相關數據應用服務、為乘客提供軌道交通信息和多元個性化服務、為其他交通業務應用提供一體化數據支撐。

構架的整個軌道交通數據統一視圖具備全面性及標準化特點，能夠支撐所有潛在數據應用需求，其他應用不需要從數據源獲取數據并進行進一步加工。這樣既降低了數據存儲與加工的冗余，也提升了數據利用的效率，實現軌道交通行業數據資產的真正價值。

3 大數據在軌道交通信息系統中的平臺搭建

為了實現大數據平臺的搭建，需搭建統一的計算、存儲、網絡平臺環境，進而才能實現各地鐵系統的數據與應用部署，下面以北京軌道交通小營控制中心（三期）為例簡述大數據平臺搭建的相關數據內容，詳情如下：

IAAS層是按各信息系統的需求提供相應的基礎設施，將自身資源提供給各系統使用，比如計算能力、存儲、負載均衡等技術。IAAS層負責管理物理資源和虛擬化技術，物理資源比如網絡、服務器和集群計算機，虛擬化技術幫助各系統去運行虛擬機，并提供Windows Server、Linux等操作系統。目前IAAS層為各信息系統提供計算、存儲資源如表1所示，其中計算資源每單位為4核2.0 GHz、存儲資源每單元為1 PB。

目前為小營三期所有系統與樓宇自控共提供約6 580核2.0 GHz計算資源，約15.25 PB存儲空間整體資源與存儲占用比如圖1、圖2所示。

通過搭建統一的計算與存儲（含網絡）平臺，為大數據平臺服務，是大數據應用的先決條件，通過虛擬化技術，使資源調配上極具靈活性，數據之間的橫向與縱向相關性分析變得可行和可靠。

4 大數據在軌道交通信息系統中的應用構架

只有合理的基礎資源環境，才能將大數據場景應用落實到軌道交通信息系統中去。大數據平臺應用邏輯架構包括數據源層、數據集成層、數據存儲層、應用支撐層、數據應用層5個層面，如圖3所示。

數據源層：按照三個網絡域內業務內容，以應用系統為基礎顆粒度，梳理應用系統構成和數據內容，從各應用系統對外數據交換情況著手進行整理和分析，生成軌道交通全域數據資產清單;

數據集成層：研究可監控的數據集成技術，對消息隊列、流式計算、結構化數據同步、ETL等常用的數據集成和預處理技術方案進行整理，并研究各種技術方案適用業務場景;

數據存儲層：研究采用混合存儲技術來支持海量大數據存儲，分析不同的數據存儲和存儲管理技術的整理和適用模式分析，應對結構化、半結構化、非結構化三種數據不同的存儲需求;

應用支撐層：實現對智慧城軌內外部數據資源再進行深度加工、處理、關聯，形成多種類型的服務能力，向應用層提供基礎資源的服務能力，重點研究在本層內設計常見的數據計算基礎能力和數據交換能力，減少上層應用實現的難度和技術風險;

數據應用層：從行業應用的角度研究，數據實現統一的交換和集成能力后，在業務角度提出適用的應用場景，重點體現數據管理平臺的能力價值。

5 軌道交通信息系統中大數據技術的應用場景

軌道交通信息系統分為信息監控部分、求助問詢部分、安全防護部分、車票售檢部分、通信傳遞部分與信號運輸部分六大部分。經過大數據技術運用可以將各個部分有效結合，提高軌道集團工作效率。具體應用形式有：能夠預測客流數量、處理緊急突發事故、及時傳遞工作信息[1]、評估軌道集團經濟收入等內容。

5.1 智慧乘客服務

智慧乘客服務依托智慧軌道交通中心，統一提供線網統一標準的智慧乘客服務，通過整合軌道交通各個信息服務渠道，建設“以車流、人流、票流為核心、行業一體化的乘客信息服務平臺”，為乘客提供全出行鏈的便捷服務及增值服務，為調度指揮管理提供有力的數據支撐，對行業實施有效的監督及評價，形成政府及行業協同的服務鏈條，打造便捷的智慧乘客服務，實現基于多系統融合的全出行鏈智慧乘客服務應用體系。

5.2 智能車輛/設備運行

（1）升級路網調度指揮中心，接入客流數據，通過多維度顯示行車、客流等信息實現路網全貌監視。打造“路網級智慧軌道交通中心”，建設成為北京軌道交通綜合乘客服務中心、線網調度指揮中心、清分清算中心、線網設備監視中心、云與大數據中心;并實現多線路行車調度共用大屏、線網設備集中調度，滿足線路調度指揮整合、調度管理集約化的要求。

（2）通過對乘客的狀態感知，實現客流預測及監視和乘客誘導信息發布。

（3）通過預測客流定制行車組織方案，實現列車編組靈活調整以及基于互聯互通的跨線運營，提升客流與運能的匹配能力。

（4）建立路網級設備管控中心，對關鍵設備集中監視、全程管控;形成高效應急處置統一調度，實現提質增效，打造基于多維感知的智能車輛/設備運行應用體系。

5.3 智能車輛/設備維修

（1）建設企業級維護平臺，整合運維信息，通過大數據分析，不斷優化運維資源配置，提升維修維護過程中的管控能力，支撐從“計劃修”、“故障修”向“狀態修”、“預測修”轉變，實現維修維護過程可管可控。

（2）建立列車智能維護系統，對列車關鍵設備狀態實時監測診斷及預警;將設備狀態信息與資產信息的實時關聯，確保賬實相符，打造基于物聯網技術的多專業綜合精準智能車輛/設備維護應用體系。

5.4 評估軌道運營企業的經濟效益

通過大數據在軌道交通信息系統中的應用，可以掌握乘客進站、出站、買票、問詢、求助動向，進行軌道運營的經濟效益分析，進而對運營單位進行合理規劃。統計買票和售票的支出和收入情況能夠預測日常營業額度，對每天售賣票工作進行宏觀預測。第一，可以檢查財務狀況。當出現明顯差值時，會及時糾正或找補，防止人員疏忽或者人員謀私行為出現。第二，可以設計售票方案，例如，在平峰時減少售票窗口，實行機械售票，減輕工作人員工作壓力，在高峰時候，減緩客流擁堵情況，讓軌道交通運營維持在正常秩序中。第三，對經濟收入進行統計分析，可以為售賣票和找零工作做好準備，防止車票數或者零錢不夠情況發生，耽誤乘客坐車。第四，能夠根據判斷每個車站的經濟收入情況，合理調配人員。

6 結論

經過以上研究表明，大數據技術的運用能夠在客服客運、車輛運維、設備維修、效益分析等方面進行數據支持和決策，與今后軌道交通的發展相輔相成，期待此項技術能夠得到更廣泛運用，使公共出行便捷準確高效，造福整個社會。

參考文獻

[1]王文斌.大數據技術在軌道交通信息系統中的應用[J].中國高新科技，2018（24）：10.