基于手机信令数据的交通时空大数据分析挖掘系统

搭建大数据伪分布式环境,将用户手机信令数据作为数据集,数据的处理主要经过数据输入、数据清洗、数据缓冲、数据处理、数据存储和数据可视化六步。首先采用Flume的Taildir Source清洗手机信令数据,通过设计数据处理算法,利用Spark编程处理,之后将处理结果存入redis、mysql、Hbase数据库中,来分析人口热力密度、用户驻留和出行行为。创建SpringBoot后台,引用高德地图API,将处理所得的数据可视化,方便交通管理部门对交通状况的掌控和交通工具的调度。

考虑乘客服务水平的城市轨道交通平峰期节能运行图研究

为实现城市轨道交通的节能降耗,降低运营成本,提出基于平峰时段客流特征和行车组织特点的城市轨道交通平峰节能运行图优化模型。在平峰时段,通过压缩客流量较小车站的停站时间,将富余停站时间用于列车区间运行,在保证整体列车运行周期不变的同时,实现降低列车牵引能耗的目标。建立考虑乘客服务水平的城市轨道交通平峰期节能运行图优化模型,并设计遗传算法对模型进行求解。以深圳地铁7号线上行方向为例,结果表明上行方向区间牵引总能耗整体减少87.35 kW·h,节能效率达到19.44%。研究表明在不影响乘客正常乘降列车的情况下,提出的考虑乘客服务水平的平峰节能运行图模型调整列车区间运营时间,具有显著的节能减排效果。