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        基于大數(shù)據(jù)的軌道交通網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營(yíng)管理

        2017-07-14 08:25:59楊川
        關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)化軌道交通大數(shù)據(jù)

        楊川

        摘 要:隨著我國(guó)城市化進(jìn)程加快,城市人口急劇增加,城市特別是大城市的交通問題普遍成為焦點(diǎn)問題,除了要求我們做好城市建設(shè)規(guī)劃外,軌道交通建設(shè)的重要性日益加大。目前各大城市軌道交通均實(shí)現(xiàn)或即將實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營(yíng),線網(wǎng)運(yùn)營(yíng)組織日趨復(fù)雜、安保壓力日趨增加、運(yùn)營(yíng)設(shè)備日趨多元,這種種問題均給我們網(wǎng)絡(luò)化的運(yùn)營(yíng)管理提出了挑戰(zhàn),當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)的適時(shí)出現(xiàn)給我們網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營(yíng)管理提供了一種有效的思路和解決手段。

        關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);軌道交通;網(wǎng)絡(luò)化

        中圖分類號(hào):U231 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

        0.引言

        隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)建設(shè)的加速發(fā)展以及城市化進(jìn)程的加快,城市居民出行需求總量和城市交通客運(yùn)量均呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。城市軌道交通具有運(yùn)量大、速度快、污染低、乘坐方便等特點(diǎn),在解決大中城市布局優(yōu)化、解決城市交通擁堵、能源緊張、效率與環(huán)境問題等方面有著重要作用,特別是在成都市“778”交通出行模式提出后,成都軌道交通建設(shè)被提高到了更高的層次。

        在成都市第四期建設(shè)規(guī)劃的獲批后,成都市軌道交通建設(shè)全面提速,軌道交通的運(yùn)營(yíng)管理方式正逐步從單線獨(dú)立運(yùn)營(yíng)到網(wǎng)絡(luò)化綜合運(yùn)營(yíng)方向轉(zhuǎn)變,依靠軌道交通出行市民日益增多,各系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)設(shè)備型號(hào)日益多元,各線路間相互關(guān)聯(lián)日益密切,這些對(duì)都給我們運(yùn)營(yíng)管理工作帶來(lái)了巨大風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算的發(fā)展,以及大數(shù)據(jù)時(shí)代到來(lái)。大數(shù)據(jù)技術(shù)將為解決這些類似的問題提供有力的技術(shù)支持。

        1.大數(shù)據(jù)的概述

        大數(shù)據(jù)(big data)是指無(wú)法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合,是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

        從數(shù)據(jù)的生命周期來(lái)看,大數(shù)據(jù)技術(shù)從數(shù)據(jù)源經(jīng)過分析挖掘到獲取最終價(jià)值需要經(jīng)過5個(gè)環(huán)節(jié),它們包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算處理、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)展現(xiàn)。在維克托·邁爾-舍恩伯格編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)有3個(gè)主要的特點(diǎn),分別是全體數(shù)據(jù)、混雜數(shù)據(jù)和相關(guān)關(guān)系。

        第一,重視全體數(shù)據(jù),而不是隨機(jī)樣本。即去收集和分析全部的數(shù)據(jù)。這個(gè)數(shù)據(jù)都是有關(guān)研究問題的數(shù)據(jù),這個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)絕對(duì)的數(shù)字并不重要,重要的是有多少數(shù)據(jù)點(diǎn)是和研究的現(xiàn)象相關(guān)。譬如我們利用大數(shù)據(jù)分析客流數(shù)據(jù)就需要記錄所有乘客每次進(jìn)出站刷卡的時(shí)間、車站及耗時(shí)等相關(guān)數(shù)據(jù)。通過對(duì)全體數(shù)據(jù)的分析可以看到很多細(xì)節(jié),這些細(xì)節(jié)是在之前隨機(jī)抽樣得不到的。

        第二,接受混雜數(shù)據(jù),而不是精確數(shù)據(jù)。在抽樣調(diào)查時(shí)期人們總試圖收集一些非常干凈的數(shù)據(jù)、高質(zhì)量的數(shù)據(jù),然后花費(fèi)很多金錢和精力來(lái)確定這些數(shù)據(jù)是好數(shù)據(jù),是高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代的客流預(yù)測(cè),可能要求我們使用的不僅僅是往日的客流數(shù)據(jù),還有外界的天氣、季節(jié)、展會(huì)等信息,當(dāng)接受外界信息越多客流信息越準(zhǔn)確。當(dāng)宏觀上失去了精確性,微觀上卻能獲得準(zhǔn)確性。

        第三,關(guān)注相關(guān)關(guān)系,而不是因果關(guān)系。因?yàn)楦踊祀s,因果關(guān)系轉(zhuǎn)向相關(guān)關(guān)系。人們不要認(rèn)為可以真正地、容易地找到因果關(guān)系,其實(shí)那只是發(fā)現(xiàn)相關(guān)關(guān)系。我們應(yīng)該關(guān)注的是什么,而不是關(guān)注為什么。

        2.軌道交通網(wǎng)絡(luò)化下的運(yùn)營(yíng)需求及大數(shù)據(jù)思維

        2.1網(wǎng)絡(luò)化下的乘客安檢

        面對(duì)當(dāng)前日益復(fù)雜的安全形勢(shì),當(dāng)前被動(dòng)式的安全防范機(jī)制,導(dǎo)致了大量的人力、財(cái)力被消耗在低危險(xiǎn)等級(jí)人群中,特別是“逢人必檢”的場(chǎng)合,安檢人員體力消耗和精神壓力極大,同時(shí)又與軌道交通快速出行的初衷相矛盾,導(dǎo)致乘客滿意度降低,并且在軌道交通網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營(yíng)后,軌道交通客流還會(huì)存在一個(gè)急劇的增長(zhǎng),因此急需一種新的技術(shù)和方法篩選出高危險(xiǎn)系數(shù)的目標(biāo)進(jìn)行檢查,變“被動(dòng)防御”為“主動(dòng)預(yù)防”,使用大數(shù)據(jù)是其中的一種途徑。

        方式一:使用票卡信息進(jìn)行危險(xiǎn)人員抽檢。從國(guó)內(nèi)外的案例中可以看到大多數(shù)的高危人員來(lái)自于流動(dòng)人口和無(wú)業(yè)人口。我們可以通過對(duì)譬如臨時(shí)卡、低頻度儲(chǔ)值卡、高頻度儲(chǔ)值卡、工作卡等在不同的階段設(shè)置不同的人工抽檢頻度,從而在減輕安檢人員壓力的同時(shí)提高安全防范等級(jí)。

        方式二:采集手機(jī)信息進(jìn)行危險(xiǎn)人員抽檢。使用該種方法需要獲取公共安全機(jī)構(gòu)授權(quán),雖更有效,但實(shí)現(xiàn)難度更大。由于當(dāng)前手機(jī)已實(shí)行實(shí)名制,并幾乎人手一部,我們可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合通信技術(shù),通過采集手機(jī)信息與電信部門和公共安全部門的信息進(jìn)行比對(duì),識(shí)別出高危人群,從而主動(dòng)進(jìn)行人工檢查,增強(qiáng)安全防范等級(jí)。

        2.2網(wǎng)絡(luò)化下的客流組織

        隨著當(dāng)前軌道交通網(wǎng)絡(luò)化建設(shè)的加快,軌道交通組網(wǎng)日趨加密,客流日益增加,給我們當(dāng)前依靠經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行客流組織的方式帶來(lái)了挑戰(zhàn),利用大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合通信技術(shù)可以有效地應(yīng)對(duì)線網(wǎng)化的更高要求,可以將“被動(dòng)的客流組織”轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸鲃?dòng)的客流引導(dǎo)”。

        首先,由于采用了大數(shù)據(jù)技術(shù),我們記錄的每張票卡數(shù)據(jù)的信息量更大,因此可以從歷史信息中分析出較為準(zhǔn)確的某個(gè)時(shí)間點(diǎn)某張票卡通過某個(gè)換乘站到某個(gè)目的地的完整信息,通過對(duì)所有票卡信息的匯總,從而預(yù)測(cè)得到將來(lái)某個(gè)時(shí)間段較為準(zhǔn)確的客流信息,從而給我們的線網(wǎng)客流組織、行車調(diào)度帶來(lái)方便。

        其次,通過大數(shù)據(jù)分析出乘客的最優(yōu)路徑,利用乘客的手機(jī)短信、手機(jī)APP或第三方導(dǎo)航APP進(jìn)行主動(dòng)客流引導(dǎo)。該方式可以充分利用網(wǎng)絡(luò)的彈性,可以給乘客規(guī)劃出行最優(yōu)路徑而不是最短路徑,從而充分?jǐn)U充線網(wǎng)的容量。還可以在高峰期或者擁堵站點(diǎn)提早通知目標(biāo)乘客及時(shí)進(jìn)行應(yīng)對(duì)調(diào)整,避免乘客積壓車站,從而提高軌道交通服務(wù)的滿意度。

        2.3 網(wǎng)絡(luò)化下的設(shè)備維保

        在網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營(yíng)的思路下,我們的設(shè)備維保體系將由“線路維修”向“區(qū)域化維?!鞭D(zhuǎn)化,這就要求我們的維保人員在維保過程中面臨著多種類型的設(shè)備和日趨復(fù)雜的系統(tǒng),從而給我們維保人員提出了更高要求和帶來(lái)了更大的挑戰(zhàn),針對(duì)這種情況我們可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提供更好的技術(shù)支持手段。

        首先,我們可以給所有的設(shè)備和部件建立體檢檔案,定期提醒維保人員進(jìn)行檢修,當(dāng)設(shè)備或部件到達(dá)生命周期后,提醒維保人員進(jìn)行設(shè)備更換。

        其次,我們可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)建立故障處理的專家?guī)?,?duì)每臺(tái)設(shè)備的每次故障現(xiàn)象和處理步驟等信息進(jìn)行記錄,當(dāng)設(shè)備故障出現(xiàn)時(shí),結(jié)合廠家的故障處理指導(dǎo)書,我們就可以及時(shí)通過大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析從而得到較為準(zhǔn)確的處理建議。

        2.4 網(wǎng)絡(luò)化下的應(yīng)急處置

        在網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營(yíng)條件下,任何孤點(diǎn)的故障應(yīng)對(duì)不得當(dāng)、不及時(shí),都有可能導(dǎo)致災(zāi)難性的后果,但是線網(wǎng)的復(fù)雜性又是我們快速、準(zhǔn)確解決問題的攔路虎。這除了要求我們?cè)谌€網(wǎng)設(shè)立若干個(gè)區(qū)域化應(yīng)急值守點(diǎn),提高應(yīng)急響應(yīng)速度外,還需要利用大數(shù)據(jù)技術(shù)能對(duì)大量、多樣數(shù)據(jù)高速處理的特性進(jìn)行應(yīng)急輔助決策,提高應(yīng)急處置效率。

        我們可以在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中制定不同的應(yīng)急預(yù)案,當(dāng)事故發(fā)生時(shí),系統(tǒng)可以通過采集多方信息作為輸入量,然后利用大數(shù)據(jù)技術(shù)自動(dòng)選擇一個(gè)最合適的應(yīng)急預(yù)案,給決策人員提供參考,并進(jìn)行處置。譬如當(dāng)某列車出現(xiàn)故障時(shí),大數(shù)據(jù)系統(tǒng)可以采集列車故障信息、線路信息、客流信息等,準(zhǔn)確判斷出采用就地?fù)屝?、列車救援、乘客疏?dǎo)等方式進(jìn)行應(yīng)急處理,同時(shí)自動(dòng)通知待乘和未到站的目標(biāo)乘客及時(shí)改變出行方式,為應(yīng)急處理提供準(zhǔn)確、高效的處置方式。

        結(jié)語(yǔ)

        在軌道交通領(lǐng)域使用大數(shù)據(jù)技術(shù),不僅僅有利于乘客安檢、客流組織、設(shè)備維保和應(yīng)急輔助決策,還可以挖掘出更多有價(jià)值的信息對(duì)我們的票價(jià)制定、廣告投放、商鋪管理等方面進(jìn)行指導(dǎo)。將大數(shù)據(jù)技術(shù)更好更全面地使用于軌道交通網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營(yíng)中,將給其提供一種有效地解決問題思路和有力的解決問題手段,從而給網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營(yíng)帶來(lái)更高的效率和更優(yōu)的服務(wù)。

        參考文獻(xiàn)

        [1]曾劍秋.大數(shù)據(jù)(巨量數(shù)據(jù)集合(IT行業(yè)術(shù)語(yǔ))) 百度百科 [EB/OL]. 2017-04-07/ 2017-05-05.

        [2]盛楊燕,周濤,譯.維克托·邁爾-舍恩伯格,肯尼思·庫(kù)克耶.大數(shù)據(jù)時(shí)代 [M].浙江:浙江人民出版社,2013:17.

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