淺析基于信息化系統(tǒng)的地鐵客流分析與預(yù)警功能

何思熠　周志洪　林昊翊

摘 要：客流是地鐵運(yùn)營(yíng)的核心數(shù)據(jù)，本文研究客流分析、預(yù)警功能架構(gòu)搭建、報(bào)警閾值計(jì)算算法，對(duì)運(yùn)營(yíng)信息分析系統(tǒng)客流分析與預(yù)警功能進(jìn)行研究。

關(guān)鍵詞：客流預(yù)警;客運(yùn)組織;客流數(shù)據(jù)

前言

客流是地鐵運(yùn)營(yíng)的核心數(shù)據(jù)，一是為車(chē)站常態(tài)及非常態(tài)的客流組織提供正確性、有效性和及時(shí)性的數(shù)據(jù)支撐，從而提升客運(yùn)樞紐的組織管理水平;二是實(shí)時(shí)獲取地鐵車(chē)站和網(wǎng)絡(luò)的客流數(shù)據(jù)，提升地鐵安全防范及應(yīng)急指揮水平，促進(jìn)軌道交通的精細(xì)化管理和信息化發(fā)展。三是為信息化系統(tǒng)建設(shè)，提供數(shù)據(jù)層面的支撐。四是實(shí)時(shí)地鐵交通信息的發(fā)布，能夠指導(dǎo)居民出行選擇合理的出行方式及出行路徑。可通過(guò)運(yùn)營(yíng)信息分析系統(tǒng)客流分析與預(yù)測(cè)功能，智能化運(yùn)用數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，便于掌握車(chē)站及軌道網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)狀況。

1.客流分析與預(yù)警研究

1.1運(yùn)營(yíng)信息分析系統(tǒng)概述

運(yùn)營(yíng)信息分析系統(tǒng)是基于先進(jìn)的手機(jī)信令人流動(dòng)態(tài)分析系統(tǒng)、 ACC清分系統(tǒng)采集的軌道網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)的實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)，通過(guò)多種數(shù)據(jù)模型處理計(jì)算生成多項(xiàng)定量化的、實(shí)時(shí)性較強(qiáng)的運(yùn)營(yíng)服務(wù)指標(biāo)。

1.2運(yùn)營(yíng)信息分析系統(tǒng)在客流分析與預(yù)警方面的功能

運(yùn)營(yíng)信息分析系統(tǒng)通過(guò)采集的實(shí)時(shí)手機(jī)信令數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整清分參數(shù)，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化清分，其中斷面客流量和區(qū)間擁擠度指標(biāo)的時(shí)間粒度精細(xì)化到5min，其他指標(biāo)的時(shí)間粒度精細(xì)化到2min。此外實(shí)現(xiàn)線網(wǎng)分時(shí)段、分區(qū)域的短時(shí)客流預(yù)測(cè)、大客流預(yù)警及應(yīng)急管理、異常情況影響動(dòng)態(tài)預(yù)警。

2.客流分析與預(yù)警

2.1.客流分析功能搭建

將客流分析功能分為數(shù)據(jù)支撐和客流時(shí)空狀態(tài)分布業(yè)務(wù)處理兩部分，分別設(shè)置數(shù)據(jù)庫(kù)、指標(biāo)存儲(chǔ)庫(kù)。一方面基于數(shù)據(jù)庫(kù)收集AFC實(shí)時(shí)刷卡交易明細(xì)數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)ATS數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)手機(jī)信令數(shù)據(jù)、OD比例、閾值參數(shù)等信息，調(diào)用查詢計(jì)算引擎對(duì)其計(jì)算處理。另一方面基于存放函數(shù)定義、公式定義、指標(biāo)定義、查詢定義、報(bào)表定義、報(bào)告定義等資源的指標(biāo)存儲(chǔ)庫(kù)，經(jīng)過(guò)指標(biāo)選擇、過(guò)濾后制作成已經(jīng)定義好的函數(shù)、公式、指標(biāo)，從該庫(kù)中讀取數(shù)據(jù)寫(xiě)入接口。最終通過(guò)綜合分析、實(shí)時(shí)計(jì)算處理和歷史數(shù)據(jù)縱向、橫向比較，生成并展示軌道交通實(shí)時(shí)分時(shí)間粒度客運(yùn)量、斷面客流量、進(jìn)出站量和換乘量等指標(biāo)。

2.2.客流預(yù)警功能搭建

突發(fā)大客流的特點(diǎn)主要是時(shí)間和空間上存在較大的難以預(yù)測(cè)性，需指定大客流發(fā)生的時(shí)間和地點(diǎn)以及客流量大小，加載大客流情況下客流預(yù)測(cè)模型，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)客流指標(biāo)、短時(shí)客流預(yù)測(cè)指標(biāo)、同類型的歷史參考數(shù)據(jù)，對(duì)大客流事件影響的時(shí)間范圍、空間范圍進(jìn)行預(yù)警。

2.3.報(bào)警閾值計(jì)算算法

進(jìn)/出站客流報(bào)警閾值由系統(tǒng)根據(jù)歷史5分鐘進(jìn)出站客流數(shù)據(jù)計(jì)算，斷面擁擠度報(bào)警閾值由系統(tǒng)根據(jù)歷史斷面擁擠度數(shù)據(jù)計(jì)算，均有三種模型可選。報(bào)警系數(shù)分3級(jí)，A、B、C分別代表當(dāng)前值達(dá)到閾值的比例。系統(tǒng)計(jì)算客流當(dāng)前值與報(bào)警閾值的比例，再與報(bào)警系數(shù)比較進(jìn)行報(bào)警。達(dá)到不同系數(shù)，報(bào)警顯示有區(qū)分。

2.3.1.歷史正態(tài)分布算法

進(jìn)/出站客流報(bào)警閾值A(chǔ) = 20個(gè)歷史同期5分鐘進(jìn)/出站客流的均值+3倍標(biāo)準(zhǔn)差

斷面擁擠度報(bào)警閾值 = 20個(gè)歷史同期斷面擁擠度的均值 + 3倍標(biāo)準(zhǔn)差;

2.3.2.歷史最高值算法

進(jìn)/出站客流報(bào)警閾值A(chǔ) = 5分鐘進(jìn)/出站客流歷史最高值

斷面擁擠度報(bào)警閾值 = 斷面擁擠度歷史最高值

2.3.3.歷史平均值算法

進(jìn)/出站客流報(bào)警閾值B = 20個(gè)歷史同期5分鐘進(jìn)/出站客流平均值×上浮系數(shù)

斷面擁擠度報(bào)警閾值 = 20個(gè)歷史同期斷面擁擠度平均值×上浮系數(shù)

2.4.客流預(yù)警模擬演示

模擬發(fā)生設(shè)備故障后10分鐘至15分鐘，對(duì)客流產(chǎn)生影響，擁擠度過(guò)高的區(qū)間以及客流壓力過(guò)大車(chē)站會(huì)顯示預(yù)警狀態(tài)，如下圖所示。

實(shí)現(xiàn)線網(wǎng)分時(shí)段、分區(qū)域的短時(shí)客流預(yù)測(cè)、大客流預(yù)警及應(yīng)急管理、異常情況影響動(dòng)態(tài)預(yù)警。

提供換乘客流數(shù)量及流向分析顯示，建立歷史及實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析校正機(jī)制，并可通過(guò)實(shí)時(shí)/短時(shí)客流數(shù)據(jù)、同類型的歷史參考數(shù)據(jù)，對(duì)大客流事件影響的時(shí)間范圍、空間范圍進(jìn)行預(yù)測(cè)。

3.結(jié)論

運(yùn)營(yíng)信息分析系統(tǒng)前期由于歷史數(shù)據(jù)沒(méi)有積累，系統(tǒng)無(wú)法判讀數(shù)據(jù)的合理性，還需要人工干預(yù)，中后期隨著系統(tǒng)數(shù)據(jù)積累，客流分析算法訓(xùn)練成熟，可逐步轉(zhuǎn)換為系統(tǒng)自動(dòng)發(fā)布為主。該系統(tǒng)通過(guò)優(yōu)化現(xiàn)有資源，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化、信息化、高效化管理。此外為仿真平臺(tái)和運(yùn)力配置計(jì)劃提供模擬客流的提供數(shù)據(jù)支撐，為軌道交通列車(chē)運(yùn)行組織和車(chē)站客運(yùn)組織提供重要依據(jù)。

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