城市中心区轨道交通站点步行接驳路径特征及优化

轨道交通站点步行接驳路径特征研究,对提升轨道交通承担率具有重要意义。基于百度时空大数据API,运用空间分析法、情景模拟法、视觉语义分割法,以天津市营口道站点为例,构建城市中心区轨道交通站点步行接驳路径特征分析方法,挖掘步行接驳路径特征并揭示成因,提出针对性的优化对策。研究表明,目标站点步行接驳效率南部高于北部,具体表现在路段重复率分布均匀度南部大于北部,差异路径分布数量北部多于南部,超过3/4路径的非直线系数偏高;除站点周边区域外,接驳路径品质西北部优于东南部,具体表现在西北部视觉出行环境建设最优,区域整体设施服务水平良好。根据步行接驳路径特征,提出路网结构调整、道路断面优化、出入口调整、绿化品质提升的优化对策。

城市轨道交通系统的层次化功能结构解析——以上海为例

解析城市轨道交通系统的功能结构对于建立以轨道交通为骨架的城市空间结构至关重要,其有助于优化城市空间布局,促进交通与土地利用融合,进而推动城市可持续发展。本文利用交通刷卡大数据,基于轨道交通站域的功能相似性和邻接关系提出了功能站组的概念,并形成了一套“站域功能分类—站组范围划定—站群结构识别”的方法体系。以上海市轨道交通系统为例,针对单个站域,构建表征站域土地利用功能的连续客流时间序列,并依据时间序列特征分类得到站域功能类型;将多个具有相似的出行模式和土地利用功能的相邻站域划定为功能站组;以功能站组为基本单元,采用社区发现算法,对功能站组间的客流交互网络进行分析以识别站群。研究结果表明,城市轨道交通系统的“站域—站组—站群”层次化功能结构解析方法综合了场所空间和流空间视角,有助于认识特大城市轨道交通系统的功能结构特征,并为轨道交通系统的发展提供多层次的空间优化建议。

基于云架构的城市轨道交通信号系统方案研究

传统架构下信号系统有很高的独立性,无法实现多系统间信息融合。为实现与城轨生产网的信息共享及大数据挖掘,可选择将信号ATS子系统纳入城轨云平台。在保证信号系统核心设备独立性、安全性的基础上,将ATS子系统中心级服务器、工作站纳入云平台,以1.0的复用比为例计算了ATS子系统的计算资源需求。ATS上云部分与非云部分的连接通过云平台核心交换网络实现;应用服务器及接口服务器配置刀扇式服务器,数据库服务器配置机架式服务器。为满足ATS子系统冗余及无扰切换要求,云平台为ATS子系统提供两套配置相同的服务器资源;考虑到城轨信号系统需满足信息安全等级保护3级的要求,云平台均应按照信息安全等级保护三级进行建设。

基于“湖仓一体”技术的城轨大数据平台设计与升级改造实践

为了探寻城市轨道交通行业大数据平台建设与升级改造的最优方案,本文以城轨大数据平台为研究对象,从城轨大数据平台发展历程出发,梳理城轨大数据平台发展的3个阶段,分析各阶段大数据平台所采用的技术与优缺点,重点总结当前阶段“湖仓一体”大数据技术所具备的湖仓一体、流批一体、OLTP+OLAP、多重负载等优点,研究了基于该技术的大数据平台架构升级改造设计要点,并将该技术在北京地铁数据中心的大数据平台升级改造中进行应用验证。结果表明:“湖仓一体”大数据平台技术兼具数据湖的低成本、数据仓库的高性能等优点,解决了原大数据平台在性能、容量与多用途支持上的不足,为城轨行业大数据平台建设与升级改造提供了新的解决思路。

城市轨道交通信号智能运维系统关键技术及应用研究

本文深入分析了运维系统在现代城市轨道交通中的重要性以及设备维护过程中存在的问题。研究了智能化城市轨道交通信号运维系统架构、智能运维过程中所需使用的先进技术以及在运维系统中应用的可行性,强调了大数据技术应用的必要性。提出了一种基于大数据和人工智能技术的城市轨道交通信号系统智能化运维架构,该架构运用微服务技术进行搭建,融合了大数据分析、机器学习等先进技术,进一步提高城市轨道交通信号运维系统的自动化和智能化程度。

城市轨道交通信号系统大数据智能运维平台设计方案

[目的]城市轨道交通信号系统的维护管理包括设备监测、生产组织、信息管理等业务,每种业务都包含一个或多个业务系统,各业务系统建设年限不一,且同一线路的不同业务系统在功能上有叠加或重复,因此需建设具备数据集成化及大数据分析功能的信号系统大数据智能运维平台。[方法]结合信号系统维保业务现状和信号系统数据特点,从实际应用角度出发,采用数据分层方法,构建了信号系统大数据智能运维平台;介绍了该平台的整体架构;阐述了数据共享、数据分析、数据应用等3个子平台的设计方案。[结果及结论]信号系统大数据智能运维平台已在郑州地铁线路中心试点应用。该平台实现了:信号集中监测系统、施工管理系统、物资管理系统等业务系统的数据汇聚和数据统一存储;生产计划、检维修记录、检查问题、故障记录、监测报警、电气特性、设备台账等业务数据的关联分析;统一的数据接口规范;多维度数据应用,如关键信号设备质量的量化评分及重点检维修任务质量的量化评分。该平台的应用,可减少信号系统数据冗余,降低信号设备信息维护的复杂性,提高资源利用率,提升维护人员查阅数据的便捷性。

轨道交通车辆轮轴固死故障预测模型研究

[目的]由于轮轴组装不当、检修时操作过激使轮轴出现凹凸面或作业时电腐蚀造成擦伤缺损等情况,均会加剧轨道交通车辆轮轴热轴、轮轴固死等异常故障的发生。如不及时处理,可能造成严重的行车事故。因此,有必要研究轨道交通车辆轮轴固死故障预测方法及预防措施。[方法]以南京地铁S7号线列车出现轮轴固死故障为例,通过对列车监测数据的分析和挖掘,探究其潜在的相关性和周期性,为列车故障诊断提供依据;基于牵引模式,结合实时牵引电流、各架轴速、参考速度等信号进行大数据分析,建立轮轴固死故障预测模型;对轴承卡滞、轴内阻力增大及轴系老化导致性能下降等原因引起的轮轴固死现象进行判断,辨识其健康状态,实现对轮轴内部可能出现的一些老化、卡滞现象进行故障预测。[结果及结论]建立了轨道交通车辆轮轴固死故障预测模型;对列车实际运行数据进行分析,验证了该预测模型的可行性。但由于轮轴固死的样本数据很少,后续还需采用历史值结合新增值的方法进行在线学习,来提高模型预测的准确性。

上海轨道交通通勤客流特征研究

[目的]上海轨道交通的通勤客流量巨大,需针对使用城市轨道交通进行通勤的通勤者,分析其空间分布及接驳等客流特征。[方法]基于百度位置大数据及上海轨道交通客流数据,对上海轨道通勤从总量、空间分布、线路及站点进出情况、居住地和工作地两端接驳特征等方面进行了分析,并提出对策建议。[结果及结论]所提对策建议为:增加轨道切向线、优化站点周边用地布局、提升轨道网络通道上的职住平衡等。

AI大数据背景下城市轨道交通智能化运维生态系统构建

随着智慧城市的不断推进,智能化运维成为城市轨道交通发展的重要支撑。本文深入探讨了构建城市轨道交通智能化运维生态系统的必要性与实现路径,旨在运用大数据、物联网、人工智能和5G等先进技术,构建全面感知、智能分析、精准决策的运维体系,为提升城市轨道交通的运维水平和服务质量提供有力支撑。

依托大数据平台的城市轨道交通信息系统

现代城市轨道交通系统的建设需要高效的数据信息系统来提供准确的信息,以支持运营和决策。大数据平台的使用可以加强数据的采集、分析和管理,有助于提高轨道交通系统的效率和可持续性。文中介绍了数据信息系统的关键要点、组件及作用,并强调了数据信息系统的集成性和互操作性,以确保各组件之间的协同工作。通过充分利用大数据平台和数据信息系统,城市轨道交通系统可以更好地满足城市不断增长的交通需求,提供更安全、高效和便捷的服务。

智慧运营信息化建设探索与研究

随着全国城市轨道交通行业的快速发展,智慧运营已逐渐成为现代城市轨道交通的重要发展方向,而城市轨道交通信息化建设在智慧运营中又发挥着重要的基础支撑作用。近年来,在城市轨道交通信息化建设过程中,企业紧密围绕国家“十四五”发展规划纲要,整体统筹规划,分步建设实施,在信息化基础设施、应用信息系统建设及业务数据之间互联互通等方面积累了丰富的建设经验,取得了丰硕的建设成果和显著的经济社会效益,加快了城市轨道交通企业的数字化转型步伐,提高了企业精细化管理及乘客服务水平,降低了企业生产成本。文章立足于城市轨道交通企业在智慧运营中的信息化建设过程,分析了信息化建设方案中的重难点问题,提炼了信息化建设成果,从社会方面和经济方面总结了取得的效益。

Real-Time Analysis and Prediction System for Rail Transit Passenger Flow Based on Deep Learning

With the rapid development of urban rail transit,rail transit plays an important role in alleviating city congestion.In recent years,with increasing pas-sengerflow,there has been huge pressure on passengerflow management.To address this problem,we propose a novel system to provide real-time statistics and predictions of passengerflow based on big data technology and deep learning technology.Moreover,the passengerflow is visualized efficiently in this system.It can provide refined passengerflow information so that people can make more rational decisions in terms of operation and planning,deploy contingency plans to avoid emergency situations,and integrate passengerflow analysis with train production,scheduling and operation to achieve cost reduction and efficiency enhancement.

城市轨道交通基于智能运维的维护管理新模式研究

随着我国城市化进程不断推进,城市轨道交通的建设、运营、管理规模不断扩大。规模巨大的网络化运营带来了设施设备规模大、故障数量多、维护强度大、可用资源少等若干问题。智能化的维护管理通过对城市轨道交通系统及设施设备进行在线监测、健康状态评估、故障诊断和剩余寿命预测,并根据监测、诊断、预测结果按需制定针对性维护策略,从而达到降低设施设备故障率、提高城轨系统可靠性和鲁棒性、优化维护成本的目的。以北京城市轨道交通为例,简述城市轨道交通设施设备的维护管理现状,基于城市轨道交通智能运维大背景,对城市轨道交通设施设备智能维护管理新模式进行探讨,提出设施设备大数据应用管理模式、设施设备智能维护模式以及网络化维护资产智能联动模式,推动我国城市轨道交通维护管理模式向更智能化的方向发展。

基于大数据技术的城市轨道交通智慧票务管理研究

从数据应用角度出发,系统地分析了目前城市轨道交通票务管理平台数据信息化和智慧化的发展现状。针对现有票务管理中存在的管理理念滞后、管理手段简单等问题,采用大数据技术、云计算等新一代信息技术来提高票务管理平台数据处理能力和分析效率,提出建设智慧化、网络化、立体化的票务管理体系,为构建智慧票务管理体系提供新的研究方向。

服务于地铁运营的车辆智能运维系统研究及应用

随着地铁列车通信不断发展和轨道交通车辆设备智能化程度的不断提高,地铁运营对通过智能化技术改变运营方式也越来越迫切,这对车辆智能运维运用提出更高的要求。该文研究地铁车辆运营的需求,深入分析智能化技术提升地铁运营效率可行性,设计服务列车运营的车辆智能运维系统。

城市轨道交通内燃工程车信息化改造及应用

内燃工程车是城市轨道交通线路施工、设备维修、车场调车等作业的重要设备,需要通过信息化改造提升其可靠性和可用性。从数据采集和传输方法、软件逻辑及新增硬件设备安装等方面介绍了内燃工程车信息化改造的具体项目,从维修预警、关联故障分析、大数据支持、案例学习等方面分析了信息化改造后的应用效果。工程车信息化改造完成后,可为故障判断、优化修程、新车采购、架大修维修方案等提供数据支持。

城市轨道交通及BRT周边地区职住平衡与建成环境的关系研究:以合肥市为例

轨道交通可重塑城市职住空间格局,其在承担长距离通勤出行的同时也使得职住空间进一步分离.为了交通基础设施与城市空间的协调发展,本研究采用宜出行热力数据分析了合肥市中心城区的职住空间分布,并基于职住比将站域划分为职住平衡、就业型和居住型3种职住空间类型,运用多元logistic回归模型探究其建成环境与职住平衡类型之间的关系.结果表明:合肥市中心城区已形成以老城区、政务区和滨湖新区为核心的多中心城市空间结构;站域的就业密度及其土地利用混合度与密度对职住平衡有显著影响;轨道交通站点有助于就业中心的形成,但对居住型的职住空间影响不大;BRT(bus rapid transit)对职住空间类型的影响并不显著.该研究结果可为依托轨道交通重塑城市职住格局、改善职住平衡提供支撑.

基于大数据的城轨车辆基地智能运维系统架构与应用

在现代化交通强国建设中,城市轨道交通的建设要加速实现由高速发展转变为高质量发展,数字化、网络化、智能化日益成为重要的发展趋势。根据近年来轨道交通建设发展需求,智能运维系统的建设使用是必要的。智能运维系统就是建立在设备基础上的、以状态修模式为主要发展目标的智能化、数字化系统,其架构为依托大数据中心,充分利用云计算、物联网、人工智能等技术,通过增设车辆感知设备及轨旁设备,结合设备履历数据,并借助车辆运维业务系统、车辆健康管理分析系统等智慧系统,实时监控设备,采集和分析城市轨道交通车辆的运行和检修数据,判断设备故障趋势,诊断设备的运用健康状态。从而实现列车状态感知与跟踪、故障诊断预警、剩余寿命预测、运维智能决策、作业自动化等功能,保障列车安全可靠、提效节能,逐步实现车辆检修由计划修向状态修、精准修转变。

网约车合乘与地铁联运出行特征识别与节油估算

网约车合乘与地铁联运出行,不仅可以实现两种交通方式在服务功能上的优势互补,还可以放大共享出行的节能减排效益。基于滴滴出行网约车移动出行平台中北京市域拼车和顺风车运营数据以及北京地铁AFC刷卡数据,深入分析网约车合乘与地铁的竞合关系。利用非负矩阵分解算法进行延伸型通勤出行链的识别,提出考虑燃油经济性指标和车辆运行状态的通勤出行链节油估算模型。将该方法应用于北京市,发现拼车多为地铁竞争型和地铁延伸型订单,而顺风车多为地铁延伸型订单;延伸型通勤出行链主要为郊区通勤者提供地铁接驳服务。顺风车出行明显比拼车出行更加节油;“网约车合乘+地铁”通勤出行链主要来自郊区无地铁覆盖区域,该模式的平均节油率能够达到50%以上;“顺风车+地铁”出行链的节油效益好于“拼车+地铁”出行链。指出管理者应采取费用补贴、停车优惠等政策措施,鼓励“网约车合乘+地铁”通勤出行方式发展,使绿色高效的一体化出行服务惠及更多城市居民。

轨道交通信号智能运维系统研究

随着轨道交通信号系统研发技术的提升,信号设备及轨旁基础设备的维护需求也在不断增加,传统的维护支持子系统已经不能够满足现有的运营维护需求,为此提出轨道交通信号智能运维系统方案。利用大数据、人工智能、高维数据可视化等技术,对信号相关设备在运行过程中所产生的大量维护数据进行采集、传输、存储、计算和分析,实现信号系统的运行状态监测、维护数据智能分析、健康管理、智能维护等功能,从而提升信号系统相关设备的运维效率。