城市軌道交通智慧化的研究

周長杰 馬 曉

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

2017年9月國家交通運輸部門提供的數(shù)據(jù)顯示，過去的“十二五”期間，我國實現(xiàn)了軌道交通1900km的建設(shè)任務(wù)，2010～2015年城市軌道交通運營線路復(fù)合增長高達20.42%，2016年初我國已經(jīng)有26個城市開通運營城市軌道交通，總里程近4000km，同比增長14.02，根據(jù)《國家中長期科學(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。

1 城市軌道交通智慧化發(fā)展趨勢

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)、自動售檢票系統(tǒng)、信號系統(tǒng)以及乘客資訊系統(tǒng)等，實現(xiàn)智慧化城市交通需要具備對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，同時借助智能信息化處理技術(shù)來實現(xiàn)更加深入化的智能化軌道交通體系，具體包括4個方面，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：針對城市軌道交通方面的各種問題，通過智慧數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和工具能夠?qū)ζ溥M行全面分析，同時挖掘相關(guān)知識和信息；

（4）開展智慧決策：通過數(shù)據(jù)智慧采集、融合、挖掘的最終分析結(jié)果來對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，當然從圖1可以看出這個軌道交通體系實際上是一個循環(huán)的過程，所以智慧決策的結(jié)果也可以為進一步的數(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程

2.1 城市軌道交通智慧化發(fā)展整體原則

從整體上來看，國內(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)投入運營，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)展還有很長的路要走，這些城市的軌道交通發(fā)展必須要在城市未來長期發(fā)展規(guī)劃中進行調(diào)節(jié)，首先需要對原有的交通系統(tǒng)進行信息化升級，在此基礎(chǔ)上保持信息化、智能化平臺層次化建設(shè)發(fā)展，堅持“實用為主、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，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)采集實際上就是獲取數(shù)據(jù)的過程，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，車輛行駛速度、噪音、壓力、溫度、輪軌力等，當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)對同一個數(shù)據(jù)進行重復(fù)性采集，而針對軌道交通的數(shù)據(jù)采集通常收集到的數(shù)據(jù)都是瞬時物理數(shù)值，同時也有一部分物理量是某一段時間內(nèi)的特定數(shù)值，如振動加速度。

以高速列車軌道交通為例，高速列車軌道交通運行數(shù)據(jù)直接關(guān)系到運行安全以及乘客的乘坐舒適度，但是由于針對軌道交通的數(shù)據(jù)采集大都是瞬時物理數(shù)值，所以通常高速列車數(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軌道交通的運行數(shù)據(jù)必然是這一領(lǐng)域需要考慮的重要問題，也可以說如果沒有數(shù)據(jù)智慧采集就不可能實現(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，在同一個標準的基礎(chǔ)上，根據(jù)事先構(gòu)建的規(guī)則集，通過自動化智能化的分析、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，所以在設(shè)計軌道交通數(shù)據(jù)融合模型的時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)實際上沒有時間維，系統(tǒng)所采集的列車信息所使用的經(jīng)緯度定位與當前軌道線路公里標定位不同；一些來自于傳統(tǒng)物理量的傳感器獲取的數(shù)據(jù)空間維也沒有時間維，所以列車加速度傳感器數(shù)據(jù)空間維度所體現(xiàn)的數(shù)據(jù)實際上是列車線路公里標，所以在設(shè)計軌道交通數(shù)據(jù)融合模型的過程中，一方面需要根據(jù)不同數(shù)據(jù)融合級別要求來進行，另一方面還需要針對多源異質(zhì)異構(gòu)數(shù)據(jù)特點，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)建多級別的數(shù)據(jù)融合體系。

同時在軌道交通數(shù)據(jù)融合模型體系下，還需要針對城市軌道交通多樣性特點研究多級別融合體系的不同融合技術(shù)之間的整合和擴展，構(gòu)建數(shù)據(jù)融合規(guī)則庫，通過多信息融合來實現(xiàn)軌道交通目標定位、跟蹤等信息樹立，同時通過多源異質(zhì)異構(gòu)數(shù)據(jù)整個構(gòu)建時空坐標同一的數(shù)據(jù)分析空間，最終實現(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)庫知識發(fā)現(xiàn)和挖掘的關(guān)鍵技術(shù)，主要的任務(wù)是進行關(guān)聯(lián)性分析、聚類分析、分類預(yù)測、時序模擬、偏差分析等，應(yīng)用到軌道交通智慧研究方法，就是針對軌道交通運營列車、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)進行挖掘以及全面綜合分析，及時找出軌道交通運行的安全隱患，為軌道交通安全運行提供智慧決策支持。以高速鐵路軌道交通為例，針對貨運、客運、物流等主要的軌道交通運營類型，借助數(shù)據(jù)智慧挖掘可以實現(xiàn)流量預(yù)測、安全性能分析以及乘客分類等職能，進而更好的指導(dǎo)列車運行，同時借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還可以分析客流組織、評價換乘樞紐布局以及站臺乘客行為等。

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\行安全數(shù)據(jù)，主要是大量傳感器所采集的數(shù)據(jù)信息開展全面管理，借助數(shù)據(jù)智慧融合和挖掘，及時發(fā)現(xiàn)軌道交通工具異常運行狀況、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)境對軌道交通工具運行安全的影響模式以及相互之間的關(guān)系，及時實現(xiàn)在線預(yù)警，為軌道交通主動安全預(yù)警提供數(shù)據(jù)決策支持。

2.5 開展智慧決策

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行決策方案?？紤]到軌道交通運行客觀性，實際運行過程所需要的數(shù)據(jù)采集費用比較大，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)實際上無法得到后續(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速、噪音、壓力、溫度、濕度等信息，對軌道交通海量、連續(xù)、多時空以及多樣性的數(shù)據(jù)信息進行多層次融合，通過關(guān)聯(lián)分析、分類分析、預(yù)測分析、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)省大量的時間和成本投入，同時也能夠提升智慧決策的水平。

3 結(jié)語

總的來說，現(xiàn)代化城市軌道交通智慧化發(fā)展建設(shè)是一個系統(tǒng)性的漫長過程，同城化時代的到來，軌道交通的普及和發(fā)展對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行方式，通過數(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)，推動城市軌道交通健康可持續(xù)發(fā)展。