基于Spark的城市軌道交通客流分析平臺研究.pdf

1、目前，中國城市軌道交通正處于快速發(fā)展階段，線路建設長度、機車擁有數(shù)量以及客運量等都逐年大幅增長。大規(guī)模的擴展伴隨著城市軌道交通數(shù)據(jù)的快速增長，而數(shù)據(jù)量的增長帶來了數(shù)據(jù)存儲、管理以及分析運用的需求。為了提高日常運營、客流組織效率，使乘客服務水平進一步提升，當前對實時客流狀態(tài)信息獲取的需求日漸強烈，而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式已經(jīng)無法滿足，所以需要一種實時客流數(shù)據(jù)處理的方法來及時體現(xiàn)系統(tǒng)內(nèi)客運需求變化和整體運行狀態(tài)，為運營組織和計劃調(diào)整等提供有力的

2、決策支持。
　　本文主要以城市軌道交通客流狀態(tài)監(jiān)測、動態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析需求為研究重點，為解決在數(shù)據(jù)處理分析與應用方面暴露出的理論與技術瓶頸問題，通過分析當下主流大數(shù)據(jù)處理框架的技術特征、優(yōu)勢、局限以及適用環(huán)境，基于城市軌道交通客流數(shù)據(jù)的內(nèi)容、規(guī)模、特點以及運用方式現(xiàn)狀，論述了研究具備大數(shù)據(jù)處理分析能力的客流分析平臺的必要性。
　　首先，分析了基于大數(shù)據(jù)處理技術的客流分析平臺的功能性與非功能性需求，并且設計了以Spark為核心

3、的底層計算機集群部署方案與平臺總體架構，其中包括數(shù)據(jù)采集層、存儲管理層、運算處理層和應用層;其次，以北京市城市軌道交通系統(tǒng)為研究對象，依據(jù)其線網(wǎng)、車站、運行計劃等基礎靜態(tài)數(shù)據(jù)和動態(tài)客流數(shù)據(jù)，分析了不同時間粒度下的客流統(tǒng)計特征，結合動態(tài)OD矩陣估計、客流分配、預測等相關理論進行數(shù)據(jù)處理算法的設計，完成了平臺的在線客流狀態(tài)監(jiān)測、趨勢預測分析等功能設計;最后，為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)結果的直觀、形象表達，根據(jù)研究對象構建了城市軌道交通網(wǎng)絡可視化模塊，并搭