周長(zhǎng)杰 馬 曉

上海市政工程設(shè)計(jì)研究總院（集團(tuán)）第六設(shè)計(jì)院有限公司，安徽合肥 230071

2017年9月國(guó)家交通運(yùn)輸部門(mén)提供的數(shù)據(jù)顯示，過(guò)去的“十二五”期間，我國(guó)實(shí)現(xiàn)了軌道交通1900km的建設(shè)任務(wù)，2010～2015年城市軌道交通運(yùn)營(yíng)線路復(fù)合增長(zhǎng)高達(dá)20.42%，2016年初我國(guó)已經(jīng)有26個(gè)城市開(kāi)通運(yùn)營(yíng)城市軌道交通，總里程近4000km，同比增長(zhǎng)14.02，根據(jù)《國(guó)家中長(zhǎng)期科學(xué)技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要（2006-2020）》的要求我們可以看出，未來(lái)幾年發(fā)展智能交通管理系統(tǒng)已經(jīng)成為了交通領(lǐng)域發(fā)展的優(yōu)先主題，現(xiàn)代城市軌道交通智能化發(fā)展已經(jīng)成為了必然趨勢(shì)。

1 城市軌道交通智慧化發(fā)展趨勢(shì)

城市軌道交通智能化系統(tǒng)主要包括綜合監(jiān)控系統(tǒng)、綜合安防系統(tǒng)、通信系統(tǒng)、自動(dòng)售檢票系統(tǒng)、信號(hào)系統(tǒng)以及乘客資訊系統(tǒng)等，實(shí)現(xiàn)智慧化城市交通需要具備對(duì)人類智慧信息化水平以及智能信息分析、挖掘、搜索、處理以及決策的能力，同時(shí)借助智能信息化處理技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)更加深入化的智能化軌道交通體系，具體包括4個(gè)方面，如圖1所示。

圖1 智能化軌道交通體系

（1）數(shù)據(jù)智慧采集：借助多種智慧手段來(lái)高效地收集城市軌道交通方面的數(shù)據(jù)信息；

（2）數(shù)據(jù)智慧融合：針對(duì)借助不同傳感器等設(shè)備所獲取的海量數(shù)據(jù)信息，通過(guò)數(shù)據(jù)智慧融合能夠?qū)⑵錃w類整合；

（3）數(shù)據(jù)智慧挖掘：針對(duì)城市軌道交通方面的各種問(wèn)題，通過(guò)智慧數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和工具能夠?qū)ζ溥M(jìn)行全面分析，同時(shí)挖掘相關(guān)知識(shí)和信息；

（4）開(kāi)展智慧決策：通過(guò)數(shù)據(jù)智慧采集、融合、挖掘的最終分析結(jié)果來(lái)對(duì)城市軌道交通宏觀規(guī)劃、整體建設(shè)、系統(tǒng)管理以及整體調(diào)控做出智慧決策，當(dāng)然從圖1可以看出這個(gè)軌道交通體系實(shí)際上是一個(gè)循環(huán)的過(guò)程，所以智慧決策的結(jié)果也可以為進(jìn)一步的數(shù)據(jù)智慧采集提供決策性支持。

2 城市軌道交通智慧化過(guò)程

2.1 城市軌道交通智慧化發(fā)展整體原則

從整體上來(lái)看，國(guó)內(nèi)城市軌道交通發(fā)展水平較差，主要受到區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及地緣因素的影響，例如，北上廣等東部一線發(fā)展城市以及一些部分二線城市地鐵、輕軌等軌道交通都已經(jīng)投入運(yùn)營(yíng)，但是一些二三線城市由于受到市政資金等方面的影響，軌道交通發(fā)展還有很長(zhǎng)的路要走，這些城市的軌道交通發(fā)展必須要在城市未來(lái)長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)劃中進(jìn)行調(diào)節(jié)，首先需要對(duì)原有的交通系統(tǒng)進(jìn)行信息化升級(jí)，在此基礎(chǔ)上保持信息化、智能化平臺(tái)層次化建設(shè)發(fā)展，堅(jiān)持“實(shí)用為主、技術(shù)為輔”的原則，最大限度地利用現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)資源以及信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)，追求穩(wěn)定高效的智能化、信息化系統(tǒng)建設(shè)方案。

2.2 軌道交通數(shù)據(jù)智慧采集

所謂數(shù)據(jù)采集實(shí)際上就是獲取數(shù)據(jù)的過(guò)程，城市軌道交通方面數(shù)據(jù)采集工具如攝像頭、傳感器等都是比較常見(jiàn)的，借助這些設(shè)備工具能夠?qū)⒉杉臄?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為多種物理量信息，例如，車(chē)輛行駛速度、噪音、壓力、溫度、輪軌力等，當(dāng)然這些物理量信息既可以是數(shù)字量，也可以是模擬量；數(shù)據(jù)智慧采集的方法主要是定期采集，即有一定的數(shù)據(jù)采集周期，在一定的數(shù)據(jù)采集周期內(nèi)對(duì)同一個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行重復(fù)性采集，而針對(duì)軌道交通的數(shù)據(jù)采集通常收集到的數(shù)據(jù)都是瞬時(shí)物理數(shù)值，同時(shí)也有一部分物理量是某一段時(shí)間內(nèi)的特定數(shù)值，如振動(dòng)加速度。

以高速列車(chē)軌道交通為例，高速列車(chē)軌道交通運(yùn)行數(shù)據(jù)直接關(guān)系到運(yùn)行安全以及乘客的乘坐舒適度，但是由于針對(duì)軌道交通的數(shù)據(jù)采集大都是瞬時(shí)物理數(shù)值，所以通常高速列車(chē)數(shù)據(jù)采集需要大量的傳感器等相關(guān)設(shè)備；故如何更加高效智慧的獲取高速列車(chē)軌道交通的運(yùn)行數(shù)據(jù)必然是這一領(lǐng)域需要考慮的重要問(wèn)題，也可以說(shuō)如果沒(méi)有數(shù)據(jù)智慧采集就不可能實(shí)現(xiàn)智慧軌道。

2.3 軌道交通數(shù)據(jù)智慧融合

城市軌道交通數(shù)據(jù)智慧融合就是針對(duì)系統(tǒng)中所用到的大量不同類型傳感器獲取的數(shù)據(jù)信息，在同一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，根據(jù)事先構(gòu)建的規(guī)則集，通過(guò)自動(dòng)化智能化的分析、綜合以及集成形成數(shù)據(jù)集合，方便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析、挖掘以及決策任務(wù)。

由于城市軌道交通所使用的傳感器種類有很多，而不同的傳感器以及軌道交通系統(tǒng)有各自的特點(diǎn)，所以在設(shè)計(jì)軌道交通數(shù)據(jù)融合模型的時(shí)候必須要考慮到不同傳感器和系統(tǒng)需求，例如，GIS系統(tǒng)與鐵路工務(wù)結(jié)合的系統(tǒng)，該數(shù)據(jù)實(shí)際上沒(méi)有時(shí)間維，系統(tǒng)所采集的列車(chē)信息所使用的經(jīng)緯度定位與當(dāng)前軌道線路公里標(biāo)定位不同；一些來(lái)自于傳統(tǒng)物理量的傳感器獲取的數(shù)據(jù)空間維也沒(méi)有時(shí)間維，所以列車(chē)加速度傳感器數(shù)據(jù)空間維度所體現(xiàn)的數(shù)據(jù)實(shí)際上是列車(chē)線路公里標(biāo)，所以在設(shè)計(jì)軌道交通數(shù)據(jù)融合模型的過(guò)程中，一方面需要根據(jù)不同數(shù)據(jù)融合級(jí)別要求來(lái)進(jìn)行，另一方面還需要針對(duì)多源異質(zhì)異構(gòu)數(shù)據(jù)特點(diǎn)，構(gòu)建多層次的軌道交通數(shù)據(jù)融合模型，這樣能夠逐層構(gòu)建多級(jí)別的數(shù)據(jù)融合體系。

同時(shí)在軌道交通數(shù)據(jù)融合模型體系下，還需要針對(duì)城市軌道交通多樣性特點(diǎn)研究多級(jí)別融合體系的不同融合技術(shù)之間的整合和擴(kuò)展，構(gòu)建數(shù)據(jù)融合規(guī)則庫(kù)，通過(guò)多信息融合來(lái)實(shí)現(xiàn)軌道交通目標(biāo)定位、跟蹤等信息樹(shù)立，同時(shí)通過(guò)多源異質(zhì)異構(gòu)數(shù)據(jù)整個(gè)構(gòu)建時(shí)空坐標(biāo)同一的數(shù)據(jù)分析空間，最終實(shí)現(xiàn)智能化的軌道交通管理。

2.4 軌道交通數(shù)據(jù)智慧挖掘

數(shù)據(jù)智慧挖掘是數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)和挖掘的關(guān)鍵技術(shù)，主要的任務(wù)是進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析、聚類分析、分類預(yù)測(cè)、時(shí)序模擬、偏差分析等，應(yīng)用到軌道交通智慧研究方法，就是針對(duì)軌道交通運(yùn)營(yíng)列車(chē)、路線、道路、牽引供電以及調(diào)度指揮等系統(tǒng)積累的海量融合數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘以及全面綜合分析，及時(shí)找出軌道交通運(yùn)行的安全隱患，為軌道交通安全運(yùn)行提供智慧決策支持。以高速鐵路軌道交通為例，針對(duì)貨運(yùn)、客運(yùn)、物流等主要的軌道交通運(yùn)營(yíng)類型，借助數(shù)據(jù)智慧挖掘可以實(shí)現(xiàn)流量預(yù)測(cè)、安全性能分析以及乘客分類等職能，進(jìn)而更好的指導(dǎo)列車(chē)運(yùn)行，同時(shí)借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還可以分析客流組織、評(píng)價(jià)換乘樞紐布局以及站臺(tái)乘客行為等。

構(gòu)建面向數(shù)據(jù)挖掘的軌道交通信息集成模型是未來(lái)軌道交通數(shù)據(jù)智慧化發(fā)展的重要方向，這些模型能夠?qū)壍澜煌üぞ哌\(yùn)行安全數(shù)據(jù)，主要是大量傳感器所采集的數(shù)據(jù)信息開(kāi)展全面管理，借助數(shù)據(jù)智慧融合和挖掘，及時(shí)發(fā)現(xiàn)軌道交通工具異常運(yùn)行狀況、道路橋梁等病害、牽引供電系統(tǒng)異常狀況等故障，獲取外部環(huán)境對(duì)軌道交通工具運(yùn)行安全的影響模式以及相互之間的關(guān)系，及時(shí)實(shí)現(xiàn)在線預(yù)警，為軌道交通主動(dòng)安全預(yù)警提供數(shù)據(jù)決策支持。

2.5 開(kāi)展智慧決策

智慧決策是軌道交通智慧化發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)和最高層次，在數(shù)據(jù)智慧采集、數(shù)據(jù)智慧融合以及數(shù)據(jù)智慧挖掘的基礎(chǔ)上為軌道交通管理提供安全運(yùn)行決策方案?？紤]到軌道交通運(yùn)行客觀性，實(shí)際運(yùn)行過(guò)程所需要的數(shù)據(jù)采集費(fèi)用比較大，例如，用于采集數(shù)據(jù)的傳感器不僅成本較高，而且使用次數(shù)有限，并且已經(jīng)采集的數(shù)據(jù)實(shí)際上無(wú)法得到后續(xù)滿意的決策信息，而智慧決策則建立在數(shù)據(jù)智慧采集、融合、挖掘的基礎(chǔ)上，通過(guò)陣容傳感器、壓力傳感器、攝像頭、RFID等設(shè)備感知軌道交通的車(chē)速、噪音、壓力、溫度、濕度等信息，對(duì)軌道交通海量、連續(xù)、多時(shí)空以及多樣性的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行多層次融合，通過(guò)關(guān)聯(lián)分析、分類分析、預(yù)測(cè)分析、偏差分析等為軌道交通提供智能決策支持，這樣一方面能夠節(jié)省大量的時(shí)間和成本投入，同時(shí)也能夠提升智慧決策的水平。

3 結(jié)語(yǔ)

總的來(lái)說(shuō)，現(xiàn)代化城市軌道交通智慧化發(fā)展建設(shè)是一個(gè)系統(tǒng)性的漫長(zhǎng)過(guò)程，同城化時(shí)代的到來(lái)，軌道交通的普及和發(fā)展對(duì)智慧軌道交通提出了更多的要求，現(xiàn)代化城市想要更好地實(shí)現(xiàn)軌道交通智慧化發(fā)展就必須借助現(xiàn)代信息技術(shù)，尋求更加適合自身城市軌道交通發(fā)展的智慧方法，逐步改善軌道交通運(yùn)行方式，通過(guò)數(shù)據(jù)智慧采集、融合、挖掘、決策構(gòu)建智能化、信息化的城市軌道交通體系，為乘客提供更加安全、便捷、舒適的智慧交通系統(tǒng)，推動(dòng)城市軌道交通健康可持續(xù)發(fā)展。