轨道交通大数据应用

『壹』 交通大数据分析会对智慧交通产生那些影响

随着这些年我国城市化发展的加速，城市交通拥堵、交通污染日益严重，交通事故频繁发生。众所周知，智能交通成为改善城市交通的关键策略。因此，及时、准确获取交通大数据并构建交通数据处理模型是建设智能交通的前提，而这一难题可以通过大数据技术得到解决。

交通行业现状

我国智能交通发展始于上世纪90年代，在“十二五”规划中，我国交通部进一步明确未来智能交通运输的发展目标，例如，感知识别、网络传输、智能处理和数据挖掘等。在改善结构调整和城际沟通的支撑、引领双重作用，成为城市交通最重要的发展领城。包括大数据等现代先进技术的应用，提高整个交通运输系统的发展水平、质量和管理及服务水平，实现能力供给增加、安全保障性以及经济、环保等的提高。而且，大数据的应用在地铁网络化、大客流运营常态下愈发凸现其对地铁安全、高效运行和乘客服务方面的重要价值。

我国新型城镇化将需要形成城市群内部城市之间、城市内部的轨道交通系统，交通运输环境进一步改善。包括大数据等现代先进技术的应用，目的在于提高整个交通运输系统的发展水平、质量和管理及服务水平，实现能力供给增加、安全保障性以及经济、环保等的提高。而且，大数据的应用在地铁网络化、大客流运营常态下愈发凸现其对地铁安全、高效运行和乘客服务方面的重要价值。

目前遇到的问题

1、海量数据

轨道交通系统每时每刻都在产生大量数据，来自故障维修系统、实时监控系统、项目实施进度系统、物资物料统计系统等，且数据增长速度越来越快，这些数据的价值在哪?该如何利用提升地铁运营效率，确保项目交付的及时监控。

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、管理决策

大数据运营在地铁网络化、大客流运营常态下愈发凸现其对轨道交通安全、高效运行和乘客服务方面的重要作用，能迅速从底层数据中提取关键数据，以数据驱动运营方向，对决策提供科学支撑。

现在很多地方的交通大数据系统都用的BI平台，比如永洪科技，一般的大数据分析系统分为3个层次:

1、数据层以及建模层:整合交通行业各信息系统，打破信息孤岛，实现数据共享。数据决策方面、销售方面、运营方面关心的指标，建立不同分析主题集市。

2、业务层:梳理交通行业指标，将分析结果推送至展现层。

3、展现层：以丰富美观的图表展现方式，灵活多变的交互方式，将分析结果呈现给各角色管理人员。

基本上现在的大数据分析平台都可以做到以下几个方面：

1、基于交通数据分析平台，决策层、管理层可能洞察轨交运行状况。

2、应对轨交各系统数据量的迅速增长，基于明细数据，任意业务的计算及展现，可达到秒级响应。

3、运营和分析部门都能做部分自服务分析，以满足实时探索分析需求。

4、能够快速响应新的分析需求和变化，提高工作效率 。

『贰』 智慧交通大数据有哪些案例

随着发展，作为城市发展的重要一环，轨道交通将在缓解城市拥堵，改善城市环境，专缓解资源压力属，促进低碳经济的过程中发挥重要作用，并帮助实现中心城市为依托、周边城市为居住或产业配套的城市发展关系，带动区域经济发展，针对轨道交通基础设施的运营维护提出更高的要求。无论是行车故障监测、系统安全运营，还是节能减耗，以及综合绩效管理，都是轨道交通行业需要面临的问题。迪蒙智慧交通解决方案基于知识、设备和分析知识的组合，结合云计算、大数据、物联网等技术，通过建立数据仓库，对数据进行有效分析，实现企业降低成本，提升工作效率和管理水平，促进资源科学、高效利用的目的，中国已形成一个世界上规模最大、发展最快的轨道交通建设市场预期在未来的几年内，轨道交通行业将出现近十万亿的轨道交通市场，迎来了巨大的发展机遇。

『叁』 基于大数据的轨道交通网络化运营管理

摘要：我国作为一个领土辽阔、海陆兼备的大国，幅员辽阔的最大特点就是在进行人员流动经济交流的过程中，对 交通运输力量有着巨大的考验，在改革开放初期，徐启斌先生就提出了“要致富，先修路”的口号，只有完善全面交通 网络运营，才能真正支持我国庞大的交通运力需求，而轨道交通作为陆地交通上最主要也是性价比最高的交通方式，是 我国经济建设的运输的主要运力。因此，如何将轨道进行网络化运营，成为提高当前轨道交通未来发展的主要方向。

关键词：大数据；轨道交通；网络化运营

在轨道交通网络化中，构建大数据的关键点之一是利 用全面的全球战略为轨道交通构建大数据管理平台。轨道 交通数据管理平台的基本内容是重组和优化现有轨道交通 服务的各种工作流程。如果轨道交通服务成功建立了大数 据管理平台，则可以确保系统信息清晰可靠，并使不同业 务之间的系统通信变得方便，有利于决策信息的形成，提 高轨道交通服务信息管理效率，降低运营成本，增加利润。

1 大数据在轨道交通网络化运营管理方面的不 足之处

1.1 轨道交通统计信息收集系统存在的问题 在大多数发达的西方国家，随着大数据领域计算机技 术的发展，轨道交通已逐渐实现可操纵和自动化的模型。 新模式给轨道交通带来的变化非常重要，这主要归功于轨 道交通的建设。集成的管理系统以及每个子系统到原始生 产系统的集成，形成了一个具有统计和分析功能的信息管 理平台。近年来，中国的轨道交通部门在计算机化建设方 面也取得了进展，但是大数据系统无法满足所有业务功能 的需求。随着轨道交通部门的长期发展，数据系统也拥有 大量数据，但所使用的数据仍然不足以容纳数据存储容量。 随着中国轨道交通服务计算机化需求的增长，数据的发展 也发生了革命性的变化。随着电子信息技术的飞速发展， 轨道交通的运输统计部门在全球范围内发挥着越来越重要 的作用，而轨道交通的统计信息系统在道路上不足以满足 需求。

1.2 轨道交通数据处理中的问题

大型轨道交通统计服务的数据收集过程分为三个层 次，即基站、各个运输办公室和总部。根据不同的统计系 统，如旅客运输的堆场系统、货运票务系统、车站行李系 统和其他主要业务系统的收集方法、每日数据量和总交易 量非常大，日均业务处理任务重。说明轨道交通统计数据 规模巨大，随着轨道交通计算机化的发展，可能涉及轨道 交通统计服务的数据不限于该系统，并且更经常涉及外部 系统，例如铁路客运系统当中 12306 客户服务中心的开放 运营以及轨道交通信息资源的不断扩展，给轨道交通统计 系统带来了巨大压力。 多样化的数据类型在轨道交通计算机化过程中不仅有 结构化的数据（例如报告），还有半结构化和非结构化数 据（如语音、视频和图像）。这些不同类型的数据特征显 示了交通统计特性的变化。不同业务系统之间几乎不可能 有相同的内存、存储方法和数据管理模式，特别是对于非 机构数据。如何从不同的结构化数据中提取有价值的业务 信息，并详细分析不同数据的相关程度是现阶段轨道交通 统计服务面临的问题。

1.3 轨道交通数据索引系统中的问题

轨道交通数据指标体系的现状轨道交通的统计指标可 以反映轨道交通服务生产过程的直接绩效、财政收支、资 源管理等方面，各项活动的指标密切相关、相互补充，并 汇总到一个统计数据指标体系中。轨道交通数据统计指标 的最基本要求是能够反映轨道交通服务的当前运行状况。 总结从初步工作中获得的结果可以发现当前系统中的各种 问题，以便为下一步的部署提供可靠的计划。轨道交通统 计指标体系基于不同类型的专业人员，并在各种基准报告 的基础上，已经形成了 12 个专业，涵盖客运、货运、行李、 机车、乘用车、卡车、设备、人工、材料、节能、环保和 投资。从数据指标来看，这些数据指标之间的关系比较复 杂，数据的口径很难统一，这使得轨道交通系统中大数据 的统一管理更加复杂。

1.4无法满足轨道交通统计的新需求

随着轨道交通商业化进程的不断加快，在现代货运 组织变革、高铁运输方式变革等一系列转型发展形势下， 传统的以报代报的统计模式越来越不合适。随着现代轨 道交通的发展和管理，轨道交通统计的功能正通过大数 据技术的发展模式逐渐发生变化。由于大数据技术的应 用，轨道交通统计的功能越来越丰富。以大数据为框架， 对统计活动的需求和发展进行深入科学分析，开发现代 化、综合化的轨道交通统计数据，通过高级数据处理架 构获得信息。管理平台最大化基准统计数据，打破传统 的统计业务流程，轨道交通统计信息系统的运行过程发 生了根本性的变化。传统的数据集成处理方式取代传统 车站和轨道交通局的基础部分，再移交给铁路公司，报 告方法浪费了很多时间。

2 大数据在轨道交通网络化运营管理中的问题 和策略

2.1 轨道交通统计信息系统建设策略 轨道交通服务具有关联的大数据系统和构建大数据的 一般设计缺陷，需要不断尝试以实现管理平台统一管理的 目标。从轨道交通公司的角度来看，应将业务和统计信息 有机地集成在一起，使其可以成为有效的信息管理平台， 重塑统计工作流程并最大限度地保证原始数据的准确性和 及时性，为轨道交通业的未来改革和创新提供坚实的决策 基础。

2.2 轨道交通业务系统数据分析策略 尽管在建设轨道交通统计服务信息方面已经取得了一 些进展，但尚未建立系统的整体数据中心，也没有统一的 统计管理方法，因此统计系统可以提供的决策内容相对薄 弱，现有的统计数据没有得到充分利用。该信息主要存在 以下问题：

（1）数据质量差。地方轨道交通单位的计算机化水 平不高，监督管理工作水平不高。通常由于手工填写表格、 输入数据和操作错误而导致统计数据错误。在高精度和错 误的情况下，没有明确的统计积分方法，这大大降低了输 入数据的质量。 （2）数据收集的粒度极好。当前，生成轨道交通统 计数据统计分析最终内容的过程是使用现有指标进行收 集，并通过不同级别之间的几次汇总获得最终结果。但是， 在轨道交通部门实施细化工作之后，很难满足某些原始数 据和信息的细化要求。只有借助更多完善的数据，才能顺 利完成统计工作内容的完善。

（3）数据利用率低。通常，轨道交通的统计方法包 括处理原始数据。实际的信息使用率不高，可能无法提供 最佳的信息价值。轨道交通服务已经满足了使用大数据技 术的客观条件，下一步是通过创建信息管理平台并寻找尽 可能多的信息背后的机会和价值，从而进行深度数据挖 掘、分析和决策，以激活统计服务，生产报告将成为强大 的目标。

2.3 轨道交通统计指标体系问题分析策略 目前轨道交通统计指标的范围能够满足现阶段的基本 统计要求，但统计指标体系存在的问题不容小觑。新时期， 轨道交通统计信息化建设的关键步骤之一就是如何创新重 构统计指标体系，使之能够全面、科学地反映轨道交通企 业的综合实力。

2.4 大数据驱动业务策略 建立完整的统计数据管理平台，以通过统计数据仓库 以统一，标准化和兼容的方式集成不同业务系统之间的数 据。逐步将原始数据信息整合到信息平台中，根据数据格 式、存储要求、数据共享等方式保存有价值的信息。建立 规则库以指定类别、解释、量表、计算方法等，提高数据 管理质量，统计数据质量是核心，统计数据管理水平需要 不断提高。由于掌握了数据处理过程，为了验证每个源点 的信息，必须根据统计规则对数据进行随时间的修改，以 保证统计数据的质量。在数据校正方面，坚持避免人工干 预，尽量使用计算机化的自动处理和校正功能，尽可能地 辅助特殊问题的手工处理。

3 结束语 轨道交通系统的发展需要强大的统计信息服务集成平 台。通过功能集成以及数据和活动的功能开发，可以提高 统计信息的处理水平，提高统计人员的效率，并提高管理 和决策水平和领导者的指挥能力。由于时间和容量的限 制，笔者只能从概念上讨论大数据在轨道交通网络化运营 中的优势，而未在应用程序级别进行广泛的分析和研究。 大数据的好处虽然显而易见，但仍处于初步研究阶段，其 实施需要高层科学的设计和合理的发展。相信大数据信息 管理系统可以促进轨道交通统计的发展，具有良好的发展 前景。

参考文献：

[1]王洪臣. 基于数据驱动的城市轨道交通智慧出行服务研究[J]. 轨道交通装备与技术,2021(4):54-56.

[2]张静萱, 刘兵, 李晓璐, 等. 城市轨道交通网络运营安全的综合评估[J]. 科学技术与工程,2021,21(17):7340-7347.

[3] [3] 何跃齐, 王路萍, 徐文, 等. 城市轨道交通网络运营信息一体化模型研究[J]. 都市快轨交通,2015,28(2):53-56+60.

『肆』 什么是交通大数据

跟交通信息有关的所有数据整合到一起（比如车辆信息、地图信息、人员信息、违规违章记录信息等等），形成一个数据链，这样的就是交通大数据。