青島地鐵線(xiàn)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)管理與指揮中心采用大數(shù)據(jù)分析方法實(shí)現(xiàn)了城市軌道交通客流分析及畫(huà)像功能。采用AFC(自動(dòng)售檢票)數(shù)據(jù)結(jié)合ATS(列車(chē)自動(dòng)監(jiān)控)信息的方法實(shí)現(xiàn)更精確的出行路徑匹配,克服了傳統(tǒng)客流分析算法的準(zhǔn)確性缺陷。從客流角度實(shí)現(xiàn)了乘客、車(chē)站、列車(chē)、區(qū)間畫(huà)像功能,結(jié)合ISCS(綜合監(jiān)控系統(tǒng))數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)電扶梯畫(huà)像功能,為更精確的客流預(yù)測(cè)及設(shè)備維修維護(hù)提供了數(shù)據(jù)支撐。

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圖5電扶梯畫(huà)像截屏圖

圖4區(qū)間畫(huà)像截屏圖4數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和可視化

圖1Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)

Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)最核心的框架設(shè)計(jì)是HDFS(分布式存儲(chǔ)系統(tǒng))和MapReduce(分布式計(jì)算系統(tǒng))。其中HDFS為海量數(shù)據(jù)提供了存儲(chǔ),而MapReduce則為海量數(shù)據(jù)提供了計(jì)算。與Teradata的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相比,MapReduce的運(yùn)行速度較慢,執(zhí)行較大數(shù)據(jù)量分析時(shí),常常需....

圖2車(chē)站畫(huà)像截屏圖

列車(chē)的基本屬性包括列車(chē)識(shí)別號(hào)、列車(chē)型號(hào)、列車(chē)規(guī)格、列車(chē)定員等。列車(chē)客流統(tǒng)計(jì)指標(biāo)包括區(qū)間列車(chē)滿(mǎn)載率、列車(chē)滿(mǎn)載率里程分布、列車(chē)滿(mǎn)載率區(qū)間分布、列車(chē)客運(yùn)強(qiáng)度等。列車(chē)畫(huà)像的滿(mǎn)載率分布如圖3所示。圖3列車(chē)畫(huà)像的滿(mǎn)載率分布圖

圖3列車(chē)畫(huà)像的滿(mǎn)載率分布圖

圖2車(chē)站畫(huà)像截屏圖3.4區(qū)間畫(huà)像

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