文/席磊 陳恒 范陽明 李耀（甘肅省科學(xué)院自動化研究所；蘭州金誠視頻技術(shù)有限公司）

一、研究背景及意義

（一）研究背景

以鐵路為例，隨著我國鐵路建設(shè)大潮以及高鐵網(wǎng)絡(luò)的成型，使得我國鐵路旅客的運行能力得到極大釋放，同時高鐵所具有的高密度、高速度、安全性、舒適性和準時性使其成為鐵路旅客的主流出行方式。根據(jù)近年中國國家鐵路集團有限公司召開的工作會議，會議明確了鐵路工作的總體思路要堅持以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主線，深入實施客運提質(zhì)計劃和復(fù)興號品牌戰(zhàn)略，實現(xiàn)鐵路高質(zhì)量發(fā)展。高鐵客流作為高鐵客運的基礎(chǔ)，也是服務(wù)對象，高鐵的客流分析統(tǒng)計系統(tǒng)極其重要且極具意義。高鐵客流的快速增長給高鐵發(fā)展帶來新契機的同時，也對現(xiàn)有的高鐵運營狀況提出了更高的要求。高鐵客流組織的理念需從運能緊張的供給需求向需求驅(qū)動轉(zhuǎn)變，客流的組織方式也需從以前“粗放型”向現(xiàn)在的“精細化”轉(zhuǎn)變。而大數(shù)據(jù)分析、人工智能、網(wǎng)絡(luò)通信等技術(shù)的飛速發(fā)展和成熟應(yīng)用，也給新環(huán)境、新目標(biāo)下的高速鐵路客流分析統(tǒng)計系統(tǒng)研究提供了可行性。

（二）研究意義

我國經(jīng)濟的飛速發(fā)展和日益增長的旅客出行需求帶來了大規(guī)模的高速鐵路客流，而高速鐵路客流是高速鐵路運營最重要的基礎(chǔ)和依據(jù)。與此同時，高速鐵路旅客出行需求的數(shù)據(jù)爆倉，傳統(tǒng)的客流分析技術(shù)已無法滿足高鐵成網(wǎng)下的多樣化、非常規(guī)以及時空變化的旅客出行需求?，F(xiàn)階段，大數(shù)據(jù)背景下的高速鐵路客流分析統(tǒng)計是一個迫切需要研究的課題。

隨著高速鐵路客流信息的多源采集，高速鐵路客流數(shù)據(jù)規(guī)模逐漸龐大?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)的客流分析能夠更科學(xué)、更全面、更合理地把握高速鐵路客流的成長規(guī)律、分布規(guī)律以及出行規(guī)律，可以突破數(shù)據(jù)瓶頸，建立以需求為導(dǎo)向的客運產(chǎn)品設(shè)計，形成精細化的高速鐵路客流組織，促進高速鐵路客運資源的高效利用，提高高速鐵路客運服務(wù)質(zhì)量和經(jīng)濟效益，更好地滿足高鐵旅客的出行需求。

二、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

（一）鐵路數(shù)據(jù)研究現(xiàn)狀

在大數(shù)據(jù)的鐵路運營管理方面，法國設(shè)有鐵路運輸營銷機構(gòu)，通過整合網(wǎng)絡(luò)售票信息和旅客問卷調(diào)查能掌握大量的鐵路客流數(shù)據(jù)，為鐵路市場開發(fā)和客運運營設(shè)計提供數(shù)據(jù)支撐。日本鐵路運輸?shù)男畔⒒潭容^高，大數(shù)據(jù)技術(shù)在鐵路運輸行業(yè)已得到廣泛應(yīng)用，如其在鐵路貨運開發(fā)的鐵路列車貨物運輸GIS系統(tǒng)，能為鐵路貨運提供高效分析和有益決策。德國鐵路股份有限公司通過規(guī)劃建設(shè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中心平臺，實現(xiàn)鐵路的分析與預(yù)測、決策與管理等。俄羅斯設(shè)立了鐵道部門計算中心，通過全路聯(lián)網(wǎng)構(gòu)建大型數(shù)據(jù)信息倉庫，研究旅客選擇趨勢和客運結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)對客運信息資源的實時把握和管理。

（2）相比于國外的鐵路運營管理大數(shù)據(jù)研究，國內(nèi)大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用起步都比較晚。自20世紀初大數(shù)據(jù)作為一種新興技術(shù)掀起了全球思維變革的浪潮，我國對大數(shù)據(jù)技術(shù)也給予了極大重視和期待。2017年是鐵路大數(shù)據(jù)的全面開局之年，指明了鐵路大數(shù)據(jù)的工作方向，也為鐵路大數(shù)據(jù)應(yīng)用奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。在大數(shù)據(jù)鐵路應(yīng)用研究的宏觀層面，代明睿等針對我國鐵路應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展方向，從開展客戶關(guān)系管理、加強市場分析預(yù)測、發(fā)展鐵路現(xiàn)代物流等多個方面，探討鐵路應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展方向，提出鐵路應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展策略。在大數(shù)據(jù)鐵路應(yīng)用研究的微觀層面，崔世卿等基于大數(shù)據(jù)的鐵路旅客服務(wù)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)進行研究，實現(xiàn)對旅客服務(wù)設(shè)備全生命周期的信息管理、設(shè)備故障預(yù)警及告警和設(shè)備檢修方案智能輔助決策等功能。

（二）客流分析現(xiàn)狀

（1）國外鐵路技術(shù)的發(fā)展比國內(nèi)的要早，鐵路運營時間較長，同時在鐵路客流分析這方面也做了不少研究。他們指出，隨著現(xiàn)代化信息技術(shù)發(fā)展，基于大數(shù)據(jù)、人工智能的客流分析是大趨勢。在鐵路客流分析研究方面，以韓國高速鐵路為研究對象得出了運輸服務(wù)質(zhì)量對旅客出行行為有很大影響；基于協(xié)方差分析和回歸分析研究了列車車門寬度對韓國城鐵客流時間的影響；東京都市圈城市軌道交通客流分配模型。

（2）國內(nèi)的鐵路客流研究分析可以分為定性分析和定量分析。鐵路客流的定性分析是指根據(jù)已有的歷史資料和研究成果，通過訪問、查閱文獻等，結(jié)合研究者本身的工作經(jīng)驗和分析能力，再綜合考慮多方意見，對客流構(gòu)成、特點、趨勢、分布以及規(guī)律所做的研究，此分析法古老且較為主觀，對于現(xiàn)今的鐵路客流分析研究意義不大。鐵路客流的定量分析是根據(jù)客流的歷史數(shù)據(jù)，基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、大數(shù)據(jù)技術(shù)分析、人工智能等各種方法，對客流數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析、歸納總結(jié)、數(shù)據(jù)挖掘等，旨在分析客流結(jié)構(gòu)、客流分布、客流時空特征、客流成長規(guī)律趨勢及演變機理、客流與運輸組織間的匹配度等。在現(xiàn)有的鐵路客流分析研究中，鐵路客流的定量分析已成為主流。

三、基于客票的高速鐵路客流分析

基于數(shù)據(jù)挖掘Apriori算法對高鐵客票數(shù)據(jù)進行先驗分析，提取數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生的旅客出行關(guān)聯(lián)規(guī)則，總結(jié)、歸納得到旅客出行行為、客流時空特征以及票額分配狀態(tài)等客流分析內(nèi)容。

（一）基于數(shù)據(jù)挖掘的旅客出行先驗分析

高鐵旅客出行是指旅客乘坐高鐵從出發(fā)地到目的地的一次出行，包括但不限于購票方式選擇、車次選擇、席別選擇、時空出行選擇以及提前購票時間等旅客出行行為。旅客出行先驗分析是基于數(shù)據(jù)挖掘Apriori算法對客票數(shù)據(jù)中旅客出行信息的關(guān)聯(lián)分析，目的是通過先驗分析發(fā)掘潛在的、不易被發(fā)現(xiàn)的旅客出行行為關(guān)聯(lián)?，F(xiàn)以京廣高鐵為例：京廣高鐵2020年11月23日（周一）至2020年11月29日（周日）一周的上下行本線列車的客票數(shù)據(jù)，先經(jīng)數(shù)據(jù)預(yù)處理，再基于Apriori算法分析旅客出行關(guān)聯(lián)規(guī)則，對關(guān)聯(lián)規(guī)則進行提取、總結(jié)歸納后可為客流分析提供方向，能最大限度挖掘客票數(shù)據(jù)中旅客的出行信息。

（二）旅客出行行為分析

根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘Apriori算法產(chǎn)生的旅客出行行為關(guān)聯(lián)規(guī)則，旅客出行行為關(guān)聯(lián)分析可以從旅客提前購票時間與平日周末、購票方式與提前購票時間、發(fā)車時段與旅行時間等角度分析。通過對旅客出行行為的關(guān)聯(lián)分析，可以更好地把握客流出行規(guī)律、更好地滿足各類型旅客的出行需求，更加科學(xué)合理地指導(dǎo)高鐵客運產(chǎn)品的設(shè)計、調(diào)整。在京廣高鐵客票數(shù)據(jù)中，旅客購票方式有窗口購票、代售點購票、電話購票、互聯(lián)網(wǎng)購票、手機購票以及自售機購票，各購票方式的占比如表1所示:

表1 旅客購票方式占比

從表1可知，手機購票的高鐵旅客比例最高，其次是窗口、代售點、互聯(lián)網(wǎng)、自售機，電話購票的旅客占比極少。在旅客出行行為中，旅客的出行習(xí)慣不同其提前購票時間也不一，而不同購票方式的便捷程度也會影響旅客的提前購票時間。

（三）客流時空特征分析

高速鐵路客流從高速鐵路建成通車到往后的各個時期都是在不斷發(fā)生變化的，而在一定時期內(nèi)高速鐵路客流會逐漸趨于穩(wěn)定。通過客票數(shù)據(jù)分析高速鐵路客流在時間、空間上的分布特性，可以得到一定規(guī)律，從而可以根據(jù)高速鐵路旅客的出行需求每日動態(tài)調(diào)整列車運行方案，實施“一日一圖”，精準匹配運力投放與客流需求?？土鲿r間特征分析是通過對某一地區(qū)一定時期內(nèi)高鐵客票數(shù)據(jù)進行分析而得到其在不同時間粒度（時段客流、日客流、周客流、年客流等）、特殊時間節(jié)點的不同分布特征?？土骺臻g特征分析是由于高鐵沿線地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r、人口數(shù)量、城市功能定位等因素造成旅客出行需求不同，在不同空間呈現(xiàn)不同的客流分布規(guī)律。高鐵客流的空間分布特征可以從客流流向、站點客流、區(qū)段客流、客流運距等來進行分析。

四、結(jié)論

本文總結(jié)了國內(nèi)外的高速鐵路客流分析現(xiàn)狀，針對現(xiàn)有研究不足，提出了基于大數(shù)據(jù)分析的高速鐵路客流研究；接著論述了數(shù)據(jù)挖掘等大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，并詳細介紹了數(shù)據(jù)挖掘Apriori算法原理；然后針對本文基于客票數(shù)據(jù)和客座率數(shù)據(jù)的高速鐵路客流分析闡述了其基礎(chǔ)理論；再對基于Apriori算法的客票數(shù)據(jù)分析得到的旅客出行行為、客流時空特征逐一分析，并對分析結(jié)果給出了優(yōu)化建議。通過研究可知，隨著我國高速鐵路的飛速發(fā)展，高速鐵路客流的數(shù)據(jù)膨脹，傳統(tǒng)的客流分析已無法滿足市場化下的高鐵旅客出行需求，而大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用也為高速鐵路客流分析帶來了新的契機。本文認為，客流分析統(tǒng)計系統(tǒng)離不開大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持，只有不斷加大大數(shù)據(jù)技術(shù)的投入，才能滿足人們?nèi)找嬖鲩L的出行需求。