大数据在轨道交通中的应用

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1、大数据在轨道交通中的应用0引言近年来，我国轨道交通以其快速、安全、便捷、环保以及大运量等特点迅速发展。首先，全国各大中城市正在努力建设或规划城市轨道交通，其次是全国主要干线通道都在兴建高速铁路。虽然两者在运营模式等方面都存在差异，但是他们都有一个共同点，就是面向的服务群体数量是巨大的。这就使得城市轨道交通和国家铁路在日常的生产运营过程中，会产生巨大的数据信息，比如客流信息，旅客出行OD信息，铁路货物发送、中转、到达产生的数据信息等。这些信息需不需要储存、如何储存、储存起来有什么用以及要怎么用等问题越来越得到人们重视。而如今

2、，伴随着互联网和云计算的发展，互联网信息数据大爆炸，大数据时代到来。大数据技术将很好的解决这些类似的问题。1大数据概述所谓大数据，通俗意义上讲就是大量数据的集合。维基百科认为，大数据是一个数据的集合，这个集合如此庞大和复杂，以至于很难通过现有数据库管理工具来对其进行处理。大数据的特点通常用“4V”来概括：Volume(体积大)、Velocity(速度快)、Variety(种类多)、Virtual(实时性)。大数据目前主要应用领域有气候学、天文学、生物医学等，也在“智能电网”和库存管理系统方面有所应用。而如今正向公共问题领域

3、扩展，例如交通管理与控制，将交通运输数据由由模拟状态转化为数字状态储存起来，建立智能交通系统，实时监测交通流量计数并依据车辆行程和路况拥挤程度进行电子收费，从而对交通堵塞和交通污染排放进行隐形控制。大数据技术的核心就是运用数学算法对大量的数据进行处理，然后进行预测。比如输入法，通过收集全世界用户每天的输入、删除、修改信息，分析大众的输入习惯，然后预测“teh”应该是“the”的可能性；再比如十字路就，通过观测行人的性别、行走速度甚至年龄等，分析每个人闯红灯的可能性，然后反馈给汽车驾驶员，做好减速避让的准备。当然，这些预测都

4、必须建立在海量数据之上，数据越多越丰富，预测可靠性就会越好。跟传统的数据处理技术相比，大数据一个最明显的特征就是不再强调因果关系。在大数据时代之前，人们面对的数据量有限，在分析时主要通过因果关系预测事态的发生。而大数据时代无需紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系。也就是说，大数据不会告诉人们为什么事情会这样发生，而会提醒我们事情正在或将要这样发生。比如，在购买航空机票的时候，人们只需要知道什么时候买票会相对便宜，而不需要知道为什么这个时候买票便宜。2大数据在轨道交通中的应用随着我国对城市合理、有序发展的逐步

5、重视，城市轨道交通扮演的角色越来越重要，以致很多中等城市也在规划和兴建，而城市轨道交通规划和运营最基础和最重要依据就是城市客流。所以掌握客流的现状分布特征及变化规律，做好未来客流预测，对轨道交通规划、日常行车组织及运营管理工作等都具有重要意义。在我国城市轨道兴起之初，线路数量少、线路里程短、客流情况也不复杂，对线路、车站客流情况的掌握也较简单；但是，随着城市轨道交通的快速发展，线网规模变大，网络结构变得复杂，线路、车站和断面数量增加，网络客流持续增长，乘客出行OD丰富多样，此时单独分析一条线路客流已不能满足要求，网络分析难

6、度越来越大，较难从局部和细部解读数据，要着重从整体上去分析和把握客流的发展趋势，才能更好地做好规划和运营组织工作。2.1大数据在城市轨道交通中的应用大数据技术在在城市轨道交通中一个非常重要的应用就是对客流数据的运用和处理。城市轨道交通客流是动态变化的，它随着时间、日期、季节以及地区的变化而变化，这种变化是城市社会经济活动和生活方式以及交通系统本身特征的反映。通常，城市轨道交通客流具有不均衡性和随机性。不均衡性主要体现在早晚高峰以及城市功能区的分布上，而随机性主要是大型集会、节假日等引起的客流变化。乘客每天乘坐城市轨道交通，

7、使用的自动售检票系统将记录每位乘客购票和进出站刷卡信息。利用大数据技术，统计出各条线路及各车站的客流量、断面客流以及站间OD和区域OD客流数据。运用一些大数据可视化工具（如Matlab），将大量的客流数据绘制成分布图形，以小时为单位就可以看出一天中的客流分布，以日期为单位就可以看出整月的客流分布，若以月份或季度为单位就可以看出一年中的客流分布。还可以将站间OD或区域OD客流数据用D3.js绘制成弦图（弦图，主要用于表示两个节点之间的联系），弦图以各条线路为圆弧，各圆弧之间连线为弦，弦的大小和颜色取决于客流的大小，便于直观看

8、出线路主要客流分布区间等。当然还有断面客流，利用Matlab软件将断面客流在时间和空间上的分布同时展示出来，以时间为x轴，空间为y轴，客流量为z轴，构建断面客流时空三维分布，用不同颜色加以渲染，便可以从不同角度直观获取线路断面的客流特征。这样便可以将客流数据在时间、空间以及时空上进行可视化，将可视化的数