基于公共交通卡数据的城市轨道交通大事件影响分析模型

利用基于公共交通卡数据的城市轨道线网客流数据进行反演的模型与算法,对大事件发生前后线网各站点的客流存量进行了分析和重构。反演得到的客流数据可以客观反映大事件的发生随时间变化对发生站点和邻近站点的影响。在此基础上,定义了城市轨道交通线网每个站点的大事件影响因子。该影响因子可以比较客观地反映大事件对各个站点的影响程度。实证分析证明了基于公共交通卡数据的城市轨道交通大事件影响分析模型的可靠性和有效性。

城市轨道交通大数据资源目录构建探究

针对目前城市轨道交通大数据资源目录构建中存在的分类不统一、描述不全面、服务不完善等问题,从资源分类及编码定义、核心元数据及资源目录服务模式等方面进行了探讨,提出了大数据资源目录构建方法及解决思路。

基于大数据的城市轨道交通运营故障影响分析系统对客流影响的分析

运营故障影响分析系统基于大数据思想和技术,通过机器学习技术,可对城市轨道交通运营故障数据和客流数据实现采集、存储与处理、建模及呈现,可实现对城市轨道交通运营事件类型的分类及影响时间的推算。介绍了该系统的工作原理,描述了运营故障情况下的客流影响关联模型、故障影响分析方法及故障影响的可视化呈现手段。实例验证了该系统的有效性。