鐵路客運車站客流監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)

李永，孟歌，廖鳳華，張軍鋒，周星

（1.中國鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司 電子計算技術(shù)研究所，北京 100081；2.中國鐵路濟(jì)南局集團(tuán)有限公司 客運部，濟(jì)南 250001）

鐵路客運車站是旅客出行重要集散場地，目前車站進(jìn)站驗證、安檢、候車等客運組織工作所需的設(shè)備、人員等資源主要依靠經(jīng)驗進(jìn)行調(diào)配，缺乏準(zhǔn)確的實時數(shù)據(jù)支持。近年來，隨著新一代客票系統(tǒng)[1]的建設(shè)，車站實現(xiàn)了實名制驗證和電子客票[2]進(jìn)出站，能夠準(zhǔn)確地實時采集旅客進(jìn)出站數(shù)據(jù)。另一方面，大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)在鐵路客運系統(tǒng)得到成功應(yīng)用[3-4]，為客運車站客流預(yù)測提供了技術(shù)支撐。

為此，通過獲取鐵路客票預(yù)售數(shù)據(jù)[5]、車站歷史客流數(shù)據(jù)、旅客進(jìn)出站實時數(shù)據(jù)、列車正晚點數(shù)據(jù)等相關(guān)信息，建立基于K 均值聚類（K-Means）的支持向量回歸（SVR，Support Vector Regression）客流預(yù)測模型，實現(xiàn)車站每日進(jìn)站客流和分時段進(jìn)站客流及候車室客流的監(jiān)測、預(yù)測及超限預(yù)警，幫助車站工作人員及時掌握客流變化，高效地組織、引導(dǎo)和疏散客流，為旅客提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，提升旅客出行體驗。

1 系統(tǒng)架構(gòu)

1.1 總體架構(gòu)

鐵路客運車站客流監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)利用Kafka、數(shù)據(jù)傳輸中間件等技術(shù)[5]，自動從中國鐵路客票發(fā)售和預(yù)訂系統(tǒng)（簡稱：客票系統(tǒng)，含12306 互聯(lián)網(wǎng)售票系統(tǒng)）、鐵路客運營銷輔助決策系統(tǒng)（簡稱：客運營銷系統(tǒng)）、鐵路旅客實名制進(jìn)站驗證檢票系統(tǒng)（簡稱：實名制驗證系統(tǒng)）[6-7]、鐵路旅客自動檢票系統(tǒng)（簡稱：檢票系統(tǒng)）、鐵路列車調(diào)度指揮系統(tǒng)（簡稱：列車調(diào)度系統(tǒng)）[8]等系統(tǒng)獲取所需數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的轉(zhuǎn)換和融合處理，獲得較為全面的客流數(shù)據(jù)；利用車站歷史客流數(shù)據(jù)，建立基于K均值聚類的支持向量回歸機客流預(yù)測模型，實現(xiàn)分時段客流預(yù)測和候車室客流預(yù)測，當(dāng)預(yù)測客流超出預(yù)警閾值時及時告警，為車站客運組織工作提供準(zhǔn)確的實時客流信息。

鐵路客運車站客流監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)采用集中部署方案，系統(tǒng)架構(gòu)劃分為數(shù)據(jù)接入層、業(yè)務(wù)處理層和數(shù)據(jù)展示層，如圖1 所示。

圖1 鐵路客運車站客流監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)架構(gòu)示意

（1）數(shù)據(jù)接入層：通過數(shù)據(jù)采集程序自動獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，主要包括客票系統(tǒng)的客票預(yù)售數(shù)據(jù)以及列車時刻表、車站字典、車次候車室安排等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，客運營銷系統(tǒng)的歷史客流數(shù)據(jù)，檢票系統(tǒng)和實名制驗證系統(tǒng)的旅客進(jìn)出站實時數(shù)據(jù)，列車調(diào)度系統(tǒng)的列車正晚點數(shù)據(jù)。

（2）業(yè)務(wù)處理層：根據(jù)實際業(yè)務(wù)需求，對數(shù)據(jù)接入層所獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和融合處理，生成不同業(yè)務(wù)場景下的客流監(jiān)測數(shù)據(jù)；利用車站歷史客流數(shù)據(jù)建立客流預(yù)測模型，完成每日進(jìn)站客流、分時段客流和候車室客流預(yù)測，并將客流監(jiān)測數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中。

（3）展示層：為用戶提供內(nèi)容豐富的實時客流展示圖表及數(shù)據(jù)查詢功能，并提供用戶管理、預(yù)警管理、閾值設(shè)置、模型參數(shù)設(shè)置等系統(tǒng)維護(hù)功能。

2 系統(tǒng)功能

鐵路客運車站客流監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)功能如圖2所示，主要面向車站用戶，提供客流流向、客流監(jiān)測與預(yù)測、客流統(tǒng)計、預(yù)警管理、系統(tǒng)監(jiān)控、系統(tǒng)設(shè)置等功能，同時也為鐵路局和站段用戶提供全局和所轄各站段客流數(shù)據(jù)。

圖2 鐵路客運車站客流監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)功能構(gòu)成示意

2.1 客流流向

通過對鐵路客票預(yù)售數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，提供車站出發(fā)和到達(dá)客流的城市分布情況，幫助車站工作人員提前對重點方向旅客做好車站引導(dǎo)服務(wù)。

（1）出發(fā)客流：以遷徙圖的形式，展示從車站出發(fā)的客流主要去往的城市，并以不同顏色標(biāo)識客流量的大小。

（2）到達(dá)客流：以遷徙圖的形式，展示到達(dá)車站的客流主要來自于哪些城市，并以不同顏色標(biāo)識客流量的大小。

2.2 客流監(jiān)測與預(yù)測

提供分時段和分場地的車站客流量監(jiān)測與預(yù)測，幫助車站工作人員及時掌握和預(yù)知客流變化，提前設(shè)置好進(jìn)站閘機和安檢通道開啟數(shù)量，安排好現(xiàn)場客服人員。

（1）每日客流：利用客票系統(tǒng)的預(yù)售數(shù)據(jù)，統(tǒng)計生成車站每日客流的監(jiān)測數(shù)據(jù)；應(yīng)用客流預(yù)測模型，預(yù)測車站每日客流；利用Echarts 技術(shù)，實現(xiàn)每日客流監(jiān)測與預(yù)測數(shù)據(jù)可視化展示；當(dāng)預(yù)測客流量超過警閾值時，自動改變圖形顯示顏色，并顯示推送的預(yù)警信息。

（2）分時段客流：基于旅客進(jìn)站實時統(tǒng)計數(shù)據(jù)，動態(tài)展示各時段進(jìn)站客流及各時段內(nèi)具體車次的客流，準(zhǔn)確反映旅客進(jìn)站時間分布和進(jìn)站高峰時段；結(jié)合車站列車時刻表數(shù)據(jù)，應(yīng)用客流預(yù)測模型預(yù)測車站分時段客流；利用Echarts 技術(shù)，實現(xiàn)實現(xiàn)分時段客流監(jiān)測與預(yù)測數(shù)據(jù)可視化展示；當(dāng)預(yù)測客流量超過預(yù)警閾值時，自動改變圖形顯示顏色，并顯示推送的預(yù)警信息。

（3）候車室客流：基于旅客實時進(jìn)站統(tǒng)計數(shù)據(jù)，確定各車次進(jìn)站客流；根據(jù)車站候車室車次安排和列車正晚點數(shù)據(jù)，監(jiān)測車站各候車室客流；應(yīng)用客流預(yù)測模型，預(yù)測車站各候車室客流；當(dāng)預(yù)測客流量超過預(yù)警閾值時，自動改變圖形顯示顏色，并顯示推送的預(yù)警信息。

2.3 客流統(tǒng)計

通過對鐵路客票預(yù)售數(shù)據(jù)和客運營銷歷史客流數(shù)據(jù)的融合分析，提供車站停靠列車的分車次客流數(shù)據(jù)統(tǒng)計和車站歷史發(fā)送量數(shù)據(jù)統(tǒng)計，幫助車站工作人員預(yù)知客流分布情況，提前做好客運組織準(zhǔn)備工作。

（1）分車次客流：利用客票系統(tǒng)的客票預(yù)售數(shù)據(jù)，統(tǒng)計出停靠車站的各次列車的乘車和到達(dá)客流，方便車站工作人員根據(jù)列車時刻表，提前做好組織引導(dǎo)旅客乘車和出站的具體工作安排。

（2）歷史客流：基于客運營銷系統(tǒng)的歷史客流數(shù)據(jù)，提供車站歷史發(fā)送客流和到達(dá)客流的統(tǒng)計分析，統(tǒng)計車站某段時間或者某天的發(fā)送和到達(dá)客流；通過對客流的鉆取，進(jìn)一步分析分時段或者分車次的客流，方便車站工作人員掌握本站客流規(guī)律，做好應(yīng)對客流高峰期的準(zhǔn)備工作。

2.4 預(yù)警管理

當(dāng)車站的客流量達(dá)到設(shè)定的預(yù)警閾值時，針對不同業(yè)務(wù)場景自動生成預(yù)警消息，并按照設(shè)置的預(yù)警消息推送方式，及時將預(yù)警消息發(fā)送給相關(guān)的車站工作人員。

（1）預(yù)警信息推送：根據(jù)不同業(yè)務(wù)場景下觸發(fā)預(yù)警的級別，自動生成相應(yīng)的預(yù)警消息，按照設(shè)定的業(yè)務(wù)職責(zé)和工作流程，將預(yù)警消息分別推送給具體工作人員，提醒其對客流預(yù)警予以關(guān)注，以便車站工作人員采取不同預(yù)警級別的針對性措施。

（2）預(yù)警規(guī)則設(shè)置：提供預(yù)警規(guī)則編輯和預(yù)警消息提示方式設(shè)置功能，車站管理員可根據(jù)車站技術(shù)條件和人員配備等實際情況，合理調(diào)整車站不同業(yè)務(wù)場景下客流預(yù)警閾值及預(yù)警消息提示方式，如彈出窗口、播放聲音、推送至企業(yè)微信或釘釘工作群等。

（3）預(yù)警信息查詢：按車站、時間段和不同業(yè)務(wù)場景，提供預(yù)警消分類匯總和條件查詢。

2.5 系統(tǒng)監(jiān)控

記錄數(shù)據(jù)采集和處理程序模塊的運行狀態(tài)，生成用戶登錄和操作日志，幫助系統(tǒng)管理員全面掌握系統(tǒng)運行情況和用戶使用情況，支持故障診斷、性能調(diào)優(yōu)和系統(tǒng)安全審計。

（1）數(shù)據(jù)采集監(jiān)控：數(shù)據(jù)采集任務(wù)在執(zhí)行過程中自動記錄日志，在數(shù)據(jù)采集監(jiān)控頁面上可查看數(shù)據(jù)采集情況，包括采集時間、任務(wù)執(zhí)行狀態(tài)、數(shù)據(jù)記錄數(shù)等。

（2）數(shù)據(jù)統(tǒng)計監(jiān)控：針對不同業(yè)務(wù)場景定期自動執(zhí)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計任務(wù)并記錄日志，可在數(shù)據(jù)統(tǒng)計監(jiān)控頁面上查看數(shù)據(jù)采統(tǒng)計任務(wù)的執(zhí)行情況。

（3）系統(tǒng)日志監(jiān)控：提供用戶登錄和操作日志，記錄用戶登錄時間、登錄地址、登錄方式、登錄次數(shù)及操作活動等，提供用戶行為審計。

2.6 系統(tǒng)設(shè)置

完成預(yù)測模型參數(shù)、數(shù)據(jù)采集任務(wù)時間和頻率的設(shè)置，提供系統(tǒng)用戶管理功能。

（1）預(yù)測模型參數(shù)設(shè)置：對客流預(yù)測模型進(jìn)行離線訓(xùn)練，對模型的精度進(jìn)行驗證，當(dāng)客流預(yù)測模型滿足要求時，在系統(tǒng)中對客流預(yù)測模型參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，以便將該模型應(yīng)用于客流預(yù)測。

（2）數(shù)據(jù)采集任務(wù)配置：對于不同的數(shù)據(jù)采集任務(wù)，按需指定其自動執(zhí)行的時間、次數(shù)及頻率。

（3）用戶管理：管理人員添加和刪除用戶，給不同的用戶進(jìn)行不同的權(quán)限或修改用戶操作權(quán)限，重置用戶密碼；驗證登錄用戶身份合法性，僅允許用戶訪問被授權(quán)的功能。

2.7 說明和反饋

介紹系統(tǒng)的使用說明和用戶對系統(tǒng)使用的反饋情況。

（1）使用說明：提供系統(tǒng)使用說明頁面，介紹系統(tǒng)的操作和使用方式，不同功能中一些指標(biāo)的簡介和使用場景。

（2）系統(tǒng)反饋：提供用戶反饋使用建議或報告使用系統(tǒng)的過程中所欲遇到問題或故障的信息交流窗口，以幫助不斷完善系統(tǒng)。

3 關(guān)鍵技術(shù)

3.1 數(shù)據(jù)采集、轉(zhuǎn)換、融合與存儲

系統(tǒng)從多個外部系統(tǒng)自動獲取數(shù)據(jù)，考慮到所采集數(shù)據(jù)的更新頻度及不同系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)的接口方式，采用多種技術(shù)完成數(shù)據(jù)采集，并對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的轉(zhuǎn)換和融合處理后，提供客流監(jiān)測和預(yù)測功能。系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集、轉(zhuǎn)換與融合處理流程，如圖3 所示。

圖3 數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、融合與存儲流程

（1）數(shù)據(jù)抽取：目前，客票系統(tǒng)實現(xiàn)了核心交易數(shù)據(jù)的集中管理，相關(guān)應(yīng)用均可通過連接交易管理服務(wù)器（CTMS，Connection and Transaction Management Server）請求訪問客票業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；鑒于電子客票數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)更新頻繁，為減少對客票系統(tǒng)的影響，利用Kafka 消息中間件實時接收客票預(yù)售數(shù)據(jù)；同時，利用Sybase 數(shù)據(jù)庫復(fù)制技術(shù)，直接從客票系統(tǒng)獲取列車時刻表、車站字典、車次候車室安排等靜態(tài)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，當(dāng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)變化（如調(diào)圖后）時，可手動觸發(fā)數(shù)據(jù)復(fù)制；使用Java 數(shù)據(jù)庫連接（JDBC，Java Database Connectivity）開發(fā)數(shù)據(jù)抽取程序，分別接入實名制驗證系統(tǒng)和檢票系統(tǒng)獲取旅客實時進(jìn)出站數(shù)據(jù)；利用數(shù)據(jù)庫通信服務(wù)器（DBCS，Database Communication Server），每天從客運營銷系統(tǒng)獲取一次歷史客流數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)抽取程序通過Web Service 接口，每隔30 min 自動從列車調(diào)度系統(tǒng)獲取最近的車站列車正晚點數(shù)據(jù)，也可根據(jù)實際情況手動調(diào)用數(shù)據(jù)抽取程序獲取數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與融合：根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場景，對數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的類型和格式轉(zhuǎn)換，并通過建立關(guān)聯(lián)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，生成滿足不同業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù)表；進(jìn)站驗證和進(jìn)站閘機數(shù)據(jù)中包含個人姓名、身份證號等敏感信息，需要對其進(jìn)行加密來脫敏。

（3）數(shù)據(jù)存儲：系統(tǒng)采用2 級數(shù)據(jù)存儲模式，將采集到的、經(jīng)過轉(zhuǎn)換和融合處理的實時客流數(shù)據(jù)以及客流預(yù)測結(jié)果數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中，并定期將歷史數(shù)據(jù)歸檔轉(zhuǎn)儲至數(shù)據(jù)倉庫中，以提高數(shù)據(jù)查詢性能；將車站歷史客流數(shù)據(jù)等存儲在數(shù)據(jù)倉庫中，便于數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析處理。

3.2 客流預(yù)測模型

常用的客流預(yù)測方法主要有聚類分析、時間序列[9]、灰色預(yù)測法[10]、SVR[11]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[12]等。其中，SVR 以預(yù)測誤差最小化為目標(biāo)，尋求一個能較好的接近數(shù)據(jù)點的估計函數(shù)f，再利用非線性映射函數(shù) φ，將輸入空間的數(shù)據(jù)xi映射至高維空間Rn中進(jìn)行線性回歸，可得到在原低維空間中非線性回歸的效果，對于非線性環(huán)境下小樣本數(shù)據(jù)集具有較好性能。K-Means 算法根據(jù)數(shù)據(jù)間相似度，將特征類似的樣本自動歸為一類，實現(xiàn)數(shù)據(jù)聚類劃分[13]。

鐵路客流受多種因素影響，直接對車站客流數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測可能存在較大誤差，先利用K-Means 方法對車站?？苛熊囘M(jìn)行聚類，再將聚類后的數(shù)據(jù)作為SVR 輸入樣本，構(gòu)建基于K-Means 的SVR 客流預(yù)測模型。

設(shè)聚類后的數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本集為(x1,y1),(x2,y2),···,(xN,yN)，其中xi∈Rn，yi∈{-1,1}，N為客流樣本數(shù)，n為客流特征向量的維數(shù)。在SVR 中，求最優(yōu)超平面可轉(zhuǎn)化為求解二次規(guī)劃問題：

其中，ω為法向量；C為懲罰參數(shù)；ξi和為松弛因子；ε為不敏感函數(shù)。

利用二次規(guī)劃方法可以得到SVR 的估計式為

其中，閾值b通過下式求解：

其中，ε取常用值0.1。

利用車站歷史客流數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，采用均方根誤差（RMSE）對模型進(jìn)行驗證，滿足要求的模型即可用于預(yù)測客流，具體流程如圖4 所示。

圖4 客流預(yù)測模型處理流程

3.3 客流預(yù)警閾值計算與預(yù)警分級規(guī)則

客流預(yù)警閾值包括進(jìn)站口客流預(yù)警閾值和候車室客流預(yù)警閾值。

（1）影響進(jìn)站口客流聚集的因素較多，本文暫時主要關(guān)注車站進(jìn)站閘機數(shù)量配置，依據(jù)車站歷史最大旅客發(fā)送量S與進(jìn)站閘機配置數(shù)量G，計算進(jìn)站口客流預(yù)警閾值 α為

（2）候車室客流預(yù)警閾值 β主要依據(jù)車站候車室的面積和歷史最大客流量計算得到，即有

其中，Q為車站候車室的有效使用面積，J為車站候車室歷史最大客流量。

根據(jù)車站規(guī)模和歷史客流，可將客流預(yù)警級別劃分為4 個級別：Ⅳ（一般）—藍(lán)色，Ⅲ（較重）—黃色，Ⅱ（嚴(yán)重）—橙色，Ⅰ（特別嚴(yán)重）—紅色。以濟(jì)南站為例，客流預(yù)警級別劃分標(biāo)準(zhǔn)如表1 所示。

表1 濟(jì)南站客流預(yù)警級別劃分標(biāo)準(zhǔn)

系統(tǒng)計算出車站每日客流和候車室客流的預(yù)測量后，自動檢測是否超過設(shè)定的客流預(yù)警閾值。觸發(fā)預(yù)警后，客流監(jiān)控窗口中展示客流信息的各種圖表會立即自動改變顯示顏色；同時，系統(tǒng)還會根據(jù)告警信息設(shè)置，向相關(guān)人員主動推送預(yù)警信息，提醒車站工作人員注意客流疏散組織。

4 結(jié)束語

鐵路客運車站客流監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)自動采集鐵路客票預(yù)售數(shù)據(jù)、客運營銷歷史客流數(shù)據(jù)、旅客進(jìn)出站實時數(shù)據(jù)、列車正晚點等相關(guān)數(shù)據(jù)，提供直觀明了的車站出發(fā)、到達(dá)客流遷徙圖，基于車站歷史客流數(shù)據(jù)建立客流預(yù)測模型，實現(xiàn)車站每日客流、分時段客流、候車室客流的監(jiān)測及預(yù)測，可根據(jù)歷史客流數(shù)據(jù)合理設(shè)置客流預(yù)警閾值，自動推送預(yù)警信息，方便車站工作人員隨時掌握客流動態(tài)，及時根據(jù)客流變化動態(tài)調(diào)配設(shè)備和人員，確保精準(zhǔn)、高效、安全、有序地開展車站客運組織工作。

目前，該系統(tǒng)已在濟(jì)南站試運行，系統(tǒng)運行穩(wěn)定，有助于改善車站客運服務(wù)水平，提升旅客出行體驗，具有較強的推廣使用價值。