杭州東站智能交通管控平臺的開發(fā)和應用

張平 陳夢婷 高介敦

摘 要：杭州東站作為大型交通樞紐之一，不管是車流量還是人流量都呈現(xiàn)擁擠的態(tài)勢，但目前尚未有較好的辦法來解決杭州東站的交通管控難題。本文提出了基于杭州東站的實際運行情況來開發(fā)交通管控平臺，以期提高杭州東站的交通管控水平。

關鍵詞：杭州東站;智能交通管控平臺;多源數(shù)據(jù);客流量

中圖分類號：U495 文獻標識碼：A

0 前言

隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展，車輛的保有量也在不斷增加，交通樞紐的車流量和人流量也在與日增加，交通的供需矛盾逐漸凸顯。交通管控存在力度不足、人員不足以及管控難度大等問題。同時隨著科技的發(fā)展，交通的數(shù)據(jù)種類和數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級爆發(fā)的狀態(tài)，形成大量的交通信息。傳統(tǒng)的交通管控技術對于處理海量的數(shù)據(jù)已經(jīng)存在力不從心的問題，亟待通過科技來創(chuàng)新升級。智能交通管控平臺是一個集綜合集成管理、功能化與指揮應用于一體的大平臺，可以綜合集成各種圖像設備、信號控制設備、檢測設備、交通信息的采集與誘導以及交通管理信息等信息系統(tǒng)。因此本文結合杭州東站的實際情況，搭建了能夠針對交通樞紐的智能交通管控平臺，以增強對交通樞紐的管控能力。

1 杭州東站運行基本情況

杭州東站始建于1992年4月1日，是杭州市最大的門戶型城市交通樞紐，于2013年7月完成改建后正式投入運營，主要辦理杭長、杭甬高鐵全部動車，滬杭、寧杭高鐵中長途動車，杭黃鐵路部分動車始發(fā)終到作業(yè)，以及滬昆、蕭甬等普速通過作業(yè)。杭州東站自完成改擴建實現(xiàn)動車組始發(fā)終到功能以來，旅客發(fā)送量持續(xù)攀升，位列全國第三。

2019年9月25日，浙江杭州東站樞紐鐵路換乘地鐵開啟“免檢模式”。杭州東站樞紐地鐵安檢正式上移至鐵路到達層大廳，乘客從高鐵出站后可免安檢直接進入地鐵站，實現(xiàn)無縫換乘。

東站核心區(qū)域位于杭州“一主三副”的幾何中心，因此交通量需求較大。鐵路客流由高速鐵路、普通鐵路和磁浮列車客流組成。根據(jù)客流數(shù)據(jù)統(tǒng)計，平峰時間鐵路到達旅客大約有60%換乘地鐵，節(jié)假日高峰時占比達70%以上。平峰時間地鐵日均進出站客流約為19萬人次，節(jié)假日高峰時超過30萬人次，最高達到38萬人次。此外，根據(jù)杭州市規(guī)劃院對鐵路的客流預測，火車東站遠期2030年旅客發(fā)送量為5 020萬人次，即日均發(fā)送量13.7萬人次，日均到發(fā)總量為27.4萬人次（按到達與發(fā)送量相同計）。然而早在2019年杭州東站的鐵路客流發(fā)送總量就已經(jīng)達到了7 191萬人次，遠超原預測量，在超高峰期已出現(xiàn)擁擠態(tài)勢。

2 智能交通管控平臺需求分析

杭州東站作為大型交通樞紐，人流量和車流量的匯入在高峰期都呈現(xiàn)出擁擠態(tài)勢，必須具有大量的靜動態(tài)數(shù)據(jù)的獲取和分析挖掘能力才能支撐管控交通樞紐的各項業(yè)務的應用。因此為能充分發(fā)揮智能交通管控平臺的作用，需要充分的利用人工智能、大數(shù)據(jù)和云計算等技術，因此交通管控平臺需要滿足以下的基本需求：

（1）支持云計算。通過大量的服務器虛擬化，形成虛擬的資源池使用戶能夠獲取大量的計算資源、存儲資源以及網(wǎng)絡資源等技術服務。具備多租戶、動態(tài)可擴展、可擴展性、高可靠性、高靈活性、可共享性等特點，可以為業(yè)務層面的應用提供技術基礎支持。

（2）支持大數(shù)據(jù)存儲。交通管控平臺需要同時高效率的處理海量的數(shù)據(jù)種類和數(shù)據(jù)量，因此必須具有高運轉性的大數(shù)據(jù)存儲功能。

（3）支持大數(shù)據(jù)實時查詢。在具備大數(shù)據(jù)存儲的功能下，還需要擁有對這些大數(shù)據(jù)實時快速地查詢功能。

（4）支持大數(shù)據(jù)搜索?？芍С滞ㄟ^搜索引擎快速搜索到所需要地數(shù)據(jù)，簡便使用者的操作流程。

（5）支持大數(shù)據(jù)挖掘分析。根據(jù)編程模型以及計算礦建并結合機器學習的監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習以及數(shù)據(jù)挖掘算法，實現(xiàn)針對海量數(shù)據(jù)的處理分析功能?？芍С侄喾N算法模型。

（6）支持大數(shù)據(jù)展示?？蓪?shù)據(jù)的分析結果進行可視化展示，方便使用者更好理解數(shù)據(jù)的內(nèi)容以及分析的結果。

（7）支持批量處理計算。針對海量數(shù)據(jù)的處理請求，需要具備批量處理的功能，可執(zhí)行針對大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理任務。

3 智能交通管控平臺的設計

智能交通管控平臺需要從多源交通量數(shù)據(jù)、道路地理信息、道路感知設備等渠道多源收集數(shù)據(jù)，并需要對收集到的大量數(shù)據(jù)進行清洗、融合、存儲和分析，再通過交通管控的算法模型進行計算分析，得出結果并在大屏上進行可視化的多維展示，可以為交通流量預測、應急、誘導、事件等業(yè)務提供高效精準的應用服務。管控平臺的具體設計方案如下：

（1）格式化數(shù)據(jù)。需要建立標準的數(shù)據(jù)字典，并進行集中存儲，由于平臺收集的數(shù)據(jù)種類繁多，數(shù)據(jù)的格式和標準也各有不同，數(shù)據(jù)之間還不能直接交互，因此還需要建立標準化的數(shù)據(jù)字典庫。數(shù)據(jù)字典即是以數(shù)據(jù)基本單元為單位，是描述數(shù)據(jù)的信息集合，是對系統(tǒng)中使用的所有數(shù)據(jù)元素的定義的集合。平臺首先對多源渠道收集到的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)字典標準的格式化，從而轉換成統(tǒng)一的、滿足平臺要求的格式的數(shù)據(jù)，再在平臺上集中存儲，從而為后面的分析和決策提供數(shù)據(jù)支持。

（2）數(shù)據(jù)清洗和融合。上傳到綜合管理平臺的數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，還有重復和漂移等現(xiàn)象，因此，必須要對數(shù)據(jù)進行清洗，將無效的數(shù)據(jù)剔除，以及相同數(shù)據(jù)相匯和，再將數(shù)據(jù)進行融合，從而得到具有較高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)分析結果的可靠性。

根據(jù)綜合交通樞紐的多源數(shù)據(jù)的分類標準，可以建立原始數(shù)據(jù)的基礎數(shù)據(jù)庫，并通過數(shù)據(jù)的關聯(lián)規(guī)則及數(shù)據(jù)模型構建分類的專題數(shù)據(jù)庫。此外，依據(jù)分析、事故預警、評估等模式，通過凈化、轉換、篩選、融合、分析和計算等方式對數(shù)據(jù)進行抽取并建立數(shù)據(jù)存儲倉庫及共享倉庫，從而可以為數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)可視化、信息發(fā)布等提供數(shù)據(jù)支持。

（3）智能交通管控平臺決策分析算法，并建立模型?？苫诓煌姆治瞿康?，建立不同的算法模型。例如，以交通樞紐客流量的預測為例，需要充分調(diào)用數(shù)據(jù)庫里的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)來自于多源的交通量數(shù)據(jù)，包括地鐵閘機數(shù)據(jù)、手機信令數(shù)據(jù)以及公交IC卡和GPS數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)來源，但它們都可以反映出交通樞紐的客流量的情況，包括高峰時期和平峰時期等，通過數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)挖掘分析技術研究多源數(shù)據(jù)量和交通樞紐客流量短時預測量的關系，可基于遺傳--BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，用數(shù)據(jù)去訓練模型，并對模型不斷地進行優(yōu)化，最終建立起精準度高的算法模型，從而可為交通管控措施和旅客出行提供決策參考建議。

（4）數(shù)據(jù)共享。通過多源數(shù)據(jù)量的融合結果可以直接生成可視化的圖表進行展示。交通管控平臺的可視化展示需要以用戶體驗優(yōu)良、數(shù)據(jù)直觀為前提，將平臺智能分析的結果以動態(tài)圖表等易觀察的形式展示，同時也支持三維立體圖案展示。管控平臺可以兼容杭州東站內(nèi)部的監(jiān)控設備以及在東站附近包括路段、橋梁、高架等監(jiān)控設備和各個系統(tǒng)，建立起標準統(tǒng)一、數(shù)據(jù)共享、綜合決策，并能提供信息發(fā)布服務的智能交通管控平臺。此外，融合結果的共享形式可以由使用者的需求決定，可以在未來支撐更多的數(shù)據(jù)共享形式，從而提供更合理和有價值數(shù)據(jù)融合成果。

4 智能交通管控平臺的應用

智能交通管控平臺可在多方面提升杭州東站的交通管控水平。本文僅從智能交通管控平臺預測杭州東站短時客流量的精確度入手。下圖是智能交通管控平臺對于客流量的預測效果：

從上圖可以看出預測的客流量在分布趨勢與實際數(shù)值方面均與實測的客流量相近，說明運用智能交通管控平臺預測客流量的效果較好，可以為交通管控的方案和游客的出行提供參考建議。

5 結論及未來研究方向

5.1 結論

智能交通管控平臺在大數(shù)據(jù)、人工智能以及云計算技術的基礎上打破了傳統(tǒng)交管平臺難以處理海量數(shù)據(jù)并進行分析的難題，通過多源的交通量數(shù)據(jù)實現(xiàn)了精準的算法模型以及數(shù)據(jù)共享。在業(yè)務方面也實現(xiàn)了從功能化到場景化的轉變，讓分析的結果更為直觀清晰。通過將智能交通管控平臺實際應用到杭州東站，發(fā)現(xiàn)各時段流量預測和實測流量相近，得出智能交通管控平臺具有優(yōu)良的可實用性，可在未來將其推廣到更多的交通樞紐上。

5.2 未來研究方向

盡管現(xiàn)在有越來越多的城市在交通治理方面運用了智能交通管控平臺，但是大部分還是將其運用到公路和道路上，較少有運用到交通樞紐上，因此本文的提出填補了交通管控平臺應用到交通樞紐上的空白?；诤贾莼疖嚃|站目前的運行狀況，主管部門可以對智能交通管控平臺進一步的優(yōu)化，如何更好地發(fā)揮平臺的作用，通過平臺數(shù)據(jù)分析的結果來為交通管理實現(xiàn)技術賦能。同時，交通管控平臺的數(shù)據(jù)分析結果也可以為未來交通樞紐的選址和建設方案提供參考依據(jù)。

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