浅谈城市公交大数据应用决策分析平台

高洪昌,刘贵

【摘要】针对传统城市公共交通不同系统之间联动性不强，公共交通数据海 量、分散、多源、异构等实际现状，文章提出了城市智慧公交大脑平台的设计方案以及功能模块的建设内容。通过整合合肥市公共交通数据资源，构建智慧公交大脑平台，加强城市公共交通各系统间信息耦合，实现车辆、客流实时动态跟踪监控，为公众提供更有利的出行方案公交大脑平台的落地应用将极大的提升用户体验，更好地推动公共交通生态系统向前发展。

【关键字】大数据；公交云；公共交通

目录

引言

1公共交通发展趋势

2需求分析

2.2宏观决策需求

2.3公众服务需求

3大数据技术

4富煌智慧公交大数据决策分析平台的应用示例

4.1系统架构图

4.2应用示例

4.2.1数据中台

4.2.2业务中台

5结束语

参考文献：

引言

面临着不断增大的城市交通压力，公共交通作为缓解交通压力的一个重要手段，国务院在2019年9月引发了《交通强国建设纲要》提出优先发展城市公共交通，鼓励引导绿色公交出行，然而传统的公交运营模式在吸引客流、企业管理、行业决策等方面已显疲软，2019年7月，交通运输部印发了《数字交通发展规划纲要》提出，我国数字交通发展要以数据为关键要素，赋能交通运输及关联产业，推动模式、业态、产品、服务等联动创新，提升出行服务品质，让数字红利惠及人民。

1公共交通发展趋势

近年来，各大城市的公交出行分担率或客流量持续走低，一部分出行者转移到规模效应逐步凸显的轨道交通，另外还有少部分转移到最近今年兴起的慢行交通（公交单车），究其原因，是混合车流复杂导致公交到站稳定性比较糟糕，从而将传统公交在理论上可达性更强的优势消磨殆尽，传统的公交时刻表很难做到站站准点，这是因为车流混合程度高、城市路况及其复杂。与此同时，企业内部的管理水平也提升有限，传统的公交管理更倾向于粗放式的管理模式，效率低下的同时也很难对公交营运形成有效支撑，“业务孤岛”也是近些年公交企业常提出的问题，部门相对对立，难以将现有业务有机地串联起来，形成整体的业务闭环。对于整个行业来说，TOCC和智慧城市的建立也是需要公交企业外部营运和内部管理的通顺。

2需求分析

智慧公交大脑主要实现交通 信息数据的统一管理，利用智能公交管理 系统对重点线路、重要站点、重点场站等 进行运营监测分析，全面监控总体的实时 运行情况，实现对公交运营状况的监管。 把握客流动态，提升服务品质。

2.1.行业管理需求

需要在突发应急事件下对公共交通车辆进行指挥调度，协同处理重大事件。

需要对公交专项规划、线路开辟、运力投放、线路调整、延续经营及公交站点调整等业务的审批；

需要对城市公交运营服务管理和市场行为的监督检查；

掌握从业人员、营运车辆等运政信息，开展企业信用和服务质量评价，实现公共交通安全监管；

需要及时获取公交线路、公交专用道、公交场站、站点等基础设施的运行状况信息；

需要及时掌握公交车辆等运载工具的动态状态信息，以及公交运营调度与服务水平等方面的信息。

2.2宏观决策需求

需要及时掌握城市公交客流信息，分析客流出行特征，便于开展公交线网、站点的规划和优化

需要对公共交通建设、运行状态进行监测、评价，制定公交管理政策法规

3大数据技术

现有的公交数据已具备大数据的特点，即大量、高速、多样、低价值密度和真实性，在现有的关系型数据库已无法满足日益增长的公交用户需求。大数据技术，从本质上讲是从类型各异、内容庞大的数据中快速获得有价值信息的技术。目前，随着大数据领域被广泛关注，大量新的技术已经开始涌现出来，而这些技术将成为大数据采集、存储、分析、表现的重要工具。

4智慧公交大数据决策分析平台的应用示例

4.1系统架构

基于大数据生态可以使用 Apache Hadoop、HBase、Hive、Spark（也可以是 Cloudera 的 CDH Hadoop 商业版或社区版）大数据平台。

4.2应用示例

4.2.1数据中台

合肥公交现有信息化系统近二十个，多为异构数据，大数据平台首先要解决的是将这些多元异构数据进行有效的清洗和管理，数据中台的作用亦在于此，发现数据质量问题，推动数据治理工作开展，建立日常数据质量检核体系，分析、梳理公交业务系统，推动数据标准建立，建立统一数据名称类别口径，建立数据仓库模型框架，优化数据架构，建设稳定、可扩展的数据仓库，其具体功能如下：

对公交线路、车流等基础数据库进行数据质量检核，发现数据质量问题并统计影响到的数据库

对数据质量问题进行归类总结，分析成因和改进建议

建立基础标准和指标标准框架

确定标准化范围，对重要属性进行标准化

引进当下具有先进水平的数据模型，针对公交需求改造，建成符合行业特点的数据模型

4.2.2业务中台

数据驾驶舱

针对人、车、线、站、场进而到巴士公司和集团公司，根据不同的属性特征，并通过一定的逻辑算法抽象出各个指标数据展示，为企业提供全面的、量化的、客观的、数字化指标，让他们了解整个运营的实际情况是什么。

辅助决策

对于公交目前的营运具有实际意义的决策包含时刻表的制作及排班表的生成；另外对于电车的充电调度。

应急管理

结合前端的感知终端，对于营运过程或者站场内发生的紧急情况进行预警并提供相应的应急方案。

5结束语

大数据在公交企业应用中可以发挥巨大的决策支撑作用，因此足可证明深化大数据利用是优先发展公共交通一个重要手段，利用数字孪生技术，发展交通仿真应用，实现对实际公交系统的虚实同步、同步跟踪，情景再现，在此基础上，就可以根据历史客流、行程时间规律，生成常规调度方案；根据实时运行数据进行公交运行异常情形预测，从而仿真生成相应的调度解决方案，为提升公共交通分担率提供有效的技术支撑。

参考文献：

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作者简介：高洪昌 1985-7 男 江苏徐州 汉 硕士 高级工程师 安徽交欣科技股份有限公司 研究方向:智慧城市、智能交通

         刘贵 1992-1 女 安徽合肥 汉 专科 安徽交欣科技股份有限公司 研究方向:公交大数据、人工智能