交通一卡通大数据的应用

作者:未知

  摘要:现在我国城市交通的发展水平还在不断提高,但是相应地,人们的日常出行需求也出现了变化,借助于信息技术的发展成果,一卡通在很多城市当中普及开来。但是大数据是其中的一项重要资源,人们的每日出行都会产生不同的数据,但是如何将其利用起来,给现有的城市交通运行工作带来改善对策就成为了当前需要我们重视的问题。本文结合这些问题进行了总结和分析。
  关键词:交通一卡通;一卡通大数据;大数据平台;数据挖掘
  现在我国城市交通当中,在拥堵和安全性上出现了一定的问题,同时交通运行效率也成为了制约我国城市交通的重要因素。现在随着技术的发展和普及,我国的城市交通领域也开始应用智能化技术,并且已经被视为提高交通效率的手段。城市交通智能化的应用主要体现在一卡通上,但是现在一卡能所产生的数据问题也在不断增加,我们也可以以此为突破口,借助于一卡通大数据来对于现有的交通运行状况进行改善。
  1 一卡通大数据应用现状
  在很多城市当中,一卡通的应用越来越广泛,与此同时,其中也会产生大量的出行和消费的数据,但是数据总量的不断增加,也给我国相关部门的工作提出了不小的挑战。
  1.1 数据的采集。现在我国城市当中的交通大数据主要来源自3个方面:其一是在互联网的市民出行数据,举例来说,客运联网线上售票所产生的数据、公交刷卡记录等等;其二是以行业运行企业的监管工作为基础而产生的数据,如线路的规划人和车辆数据等等;最后是在物联网当中所产生的数据的,其中有路网监控信、车辆动态数据等等。一卡通中的数据的类型可以分为交易、消费、出行等等数据类型,但是如何将这些来源复杂、种类多样的数据加以统一管理,就成为了未来的管理工作当中的关键问题。
  1.2 数据总量的增加。在过去一卡通所产生的数据以TB为计算单位,现在城市一卡通的数据问题则以PB为计算单位,可以说这已经是一个新的数量级。在这种情况下仍然应用老旧的交通数据分析技术,则是无法满足于相关使用要求的。前文已经提到,现在一卡通数据不仅仅来源丰富,同时数据增长总量也会不断提高,一方面要解决数据存储总量的问题,同时也要保证可以实现历史记录的存储和查询,所以当下的需要是建立一个大规模的数据存储框架。
  1.3 数据信息的提取和共享。现在一卡通的交易数据有实时动态的特点,其中的信息总量巨大,这样一来,如何结合不同用户的需求来提高信息的提取和处理的效率就成为了一个难题。在这个过程中要进行实时统计和监控预警,进一步增加了一卡通大数据的应用难度。
  一卡通所面临的用户类型非常多样,不仅仅有普通出行者,同时也要相关运营企业和规划管理部门。在不同的用户群体当中实现数据的合理共享也有很多问题需要解决。这需要结合不同的用户类型设计相应的使用,结合不同用户的需要来最大化数据资料的应用率,让数据不统一和部门间信息闭塞的问题得到根本的解决,这样才能最终实现对这些数据的有效分析。最后,为了保证数据可以起到应有的作用,就需要我们采取有效手段来控制数据质量。
  2 交通一卡通大数据的应用
  为了保证大数据可以得到有效应用,城市一卡通大数据应用系统要具有数据存储、数据查询和数据的功能,总结起来,该系统可以分为下面几个层级:
  2.1 基础设施层。基础设施层主要用于保证系统的正常运转,其主要包括主机、网络服务器、操作系统、操作软件,以及虚拟化数据管理平台等等。
  2.2 数据采集整合层。数据采集整合层的作用是将不同形态的城市一卡通数据采集起来,但是其中采集方式和采集来源也多种多样。在这个过程中,要初步保证数据质量,对所采集的数据进行初步的审核。同时也要在采集过程中从全方面进行监控和配置,这样才能给后续数据分析工作的标准化和自动化提供保证。
  2.3 数据资源层。数据资源层实现对各类信息的存储和管理,为业务应用提供数据支撑。数据资源管理层主要包括各类元数据库、基础数据库、行业综合数据库、一卡通主题/专题数据库、共享发布库等。
  2.4 数据存储层。数据存储层主要为实现结构化数据、半结构化以及非结构化数据和文件(块)的底层存储,保证为不同类别文件的高速存储和实时交互提供稳健的实现环境。实现存储数据智能一体化的管理服务,实现对海量文档的动态信息提取,并实现基于元数据、关键词、段落、文档以及语义等高级条件的精准和模糊检索服务。存储方案主要有传统关系型数据库和新型数据库。传统关系型数据库的OLAP和数据挖掘应用相对成熟,上层兼容性好,但集群规模受限。
  2.5 数据分析层。数据分析层主要为实现数据的综合分析、管理及数据挖掘,通过提供丰富多样的统计分析方法和工具,同时支持个性化的算法引擎,按照分析应用的需要,组合相关数据资源和服务资源进行各种综合分析活动,对结构化数据、半结构化数据、非结构化数据进行分析,实现数据的查询及可视化展示。
  2.6 应用示范层。应用示范层主要研究一卡通大数据的示范应用,通过对卡片、终端、充值等数据的挖掘分析,完成数据应用主题研究。如客流分布规律分析、公交线网布局分析、公交调度信息分析等,为城市交通管理部门提供更好更科学的决策依据;研究服务网点优化分析、充值、消费交易分析、出行特征规律分析,为人们出行提供更好的服务水平;研究公交补贴决策分析,为更好地鼓励公众使用公共交通出行和发展公共交通事业提供支持。
  2.7 相关体系保障。标准规范与管理体系包含了系统建设过程中必须遵守或逐步形成的各类技术要求和标准规范,包括接口规范、代码规范、接入标准、数据交换标准、信息分级等众多内容,保证数据资源的一致性与服务高质量。
  3总结
  经过前文分析我们不难发现,城市一卡通在使用当中会产生大量的数据,我们可以将这些数据利用起来,建设一个大数据应用体系。一卡通当中所涵盖的信息类型非常多样,如线上售票数据、一卡通刷卡情况等等,将这些信息活用起来,可以大大提高城市交通效率。本文首先总结了交通一卡能大数据应用中的问题,并且总结了一些可行的对策,希望可以给相关工作的开展提供一些参考。
  参考文献
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