城市轨道交通线网能耗大数据平台设计

根据城市轨道交通能耗特点,构建了线网能耗Hadoop大数据平台。对大数据平台架构以及数据接入、数据处理、数据存储等几个方面进行了研究,同时模拟实际业务需求,对平台在数据采集、数据查询处理两方面的功能进行了测试。测试结果表明,所述架构方案能够满足线网能耗平台的业务需要。     

基于分布式并行计算的铁路电子支付平台对账业务数据处理方案研究

铁路电子支付平台承载着铁路客货运电子支付和资金结算业务,随着客货运业务的快速发展,交易数据量快速增加,对账处理效率较低的问题日渐凸显。结合对账业务流程,提出基于分布式并行计算的对账业务数据处理方案。采用消息中间件Kafka采集数据,利用Hadoop、Spark搭建大数据处理和多任务并行计算运行环境,基于分布式查询引擎,提供性能高效、灵活多样的对账结果查询接口。经测试验证,通过技术升级改造,铁路电子支付平台对账业务的数据处理效率得到较为满意的提升,数据处理平台的可扩展性也得到提升,为铁路电子支付平台更好的支撑铁路业务发展提供保障。     

互联网历史订单集群的设计与实现

针对历史订单的查询流程,将内存数据库技术和大数据Hadoop技术无缝结合,实现旅客快速地查询到更多的历史订单信息。不仅为旅客查询订单提供便利,也为分布式大数据技术在客票系统中的广泛推广打下坚实的基础。     

城市轨道交通精细化客流预测系统设计与实现

针对大部分客流预测系统存在预测客流指标不全,时空粒度较粗,多场景的适用性不足等问题,以大规模网络化运营的城市轨道交通精细化客流预测需求为研究对象,分析适应多场景铁路网客流预测实现方法,利用Hadoop、Spark&Hive、Redis、微服务、H5等先进技术搭建客流预测大数据平台,实现铁路网交通出行量(OD,Origin Destination)的精细化客流功能,为调度指挥和客运管理提供进站、出站、换乘、断面客流量等全指标、精细化时空粒度的客流预测数据支持,提升轨道交通调度指挥针对性、客流组织合理性和客运服务水平。     

基于数据仓库的铁路供电调度监控海量信息容错存储新方法

提出一种基于Hadoop云计算技术的电气化铁路供电调度监控海量数据的容错存储新方法,将铁路供电调度监控数据冗余存储在构建于分布式文件系统(HDFS)上的数据仓库Hive中,可实现海量供电调度监控信息的冗余备份存储,且Hive提供的HiveQL语句可以执行数据查询和数据变换等操作,便于辅助决策。搭建基于Hadoop平台的电气化铁路供电调度监控数据仓库,实验结果表明,新方法在供电调度监控海量信息存储及数据冗余备份方面具有优良性能,能满足电气化铁路海量供电调度监控信息的容错存储。     

基于铁路货运大数据的运输效率分析研究

根据铁路局现有运输信息系统，提出基于货运大数据的运输效率分析方法，解决线路区间通过能力下降、车站作业效率降低、车辆周转率低等问题。通过搭建Hadoop大数据平台和GIS平台，利用Spark框架、Java编程语言和Sqoop数据传输工具，实现货运大数据的分析和存储、线路通过能力实时分析、车站作业效率实时提示、货车车辆状态全流程分析等功能，实现大数据分析结果与铁路线路图紧密结合和直观展示。     

城市轨道交通BIM数据资源共享服务平台

文章通过剖析当前城市轨道交通BIM数据应用现状及问题,提出搭建城市轨道交通BIM数据资源共享服务平台,并在概述平台应用目标、业务场景的基础上,对平台架构进行设计,对其采用的数模分离、自定义数据校验模板、多源异构数据集成等关键技术进行介绍,最后阐述平台应用案例。实践证明,平台可为既有业务系统提供精准的BIM数据资源,具备面向行业内外的数据共享及信息服务能力。     

车载设备以太网一致性测试平台设计

针对目前城市轨道交通行业中车载设备通信信号测试功能需求,对以太网一致性测试平台进行设计,以实现接入车载设备IP及MAC地址统一配置管理。该设计采用通信环网的结构实现对接入设备MAC地址全球唯一性查询、网络参数配置、配置文件下发、数据流量统计、广播风暴抗击等多种测试功能,为以太网设备一致性测试方法的研究及测试系统的搭建提供参考和借鉴。     

城轨信号系统大数据平台部署方案研究

为实现城轨信号系统大量运营数据的价值挖潜,需要可靠的大数据平台支撑。该大数据平台首先需要满足相关可靠性、可用性、安全性要求,不对涉安功能产生直接影响。其次在现有商用模式下需要合理考虑硬件造价和维护成本,并在软件和数据的设计和工程实施上整体考虑。从平台需求、硬件设计、网络拓扑设计、Hadoop部署方式、接口部署等几个方面给出大数据平台的整体部署方案。     

基于WebGIS的安全环境大数据应用平台设计与实现

为提高铁路防洪和路外安全环境变化的应急处置效率,设计基于WebGIS技术的安全环境大数据应用平台。系统通过对电务、工务等专业基础数据进行收集分析,采用WebGIS、数据挖掘、内外网数据交换等技术,实现智能化联动查询、信息共享、拓展外勤巡检等功能,为管理人员直观展示业务数据变化及提供预警,旨在提升安全社会效益,为突发事件应急指挥提供平台支持。     

海量GPR检测数据负载均衡并行处理技术北大核心

探地雷达单机处理软件性能较低,难以满足较长里程或周期性检测的海量数据处理场景需求。针对这一问题,本文在集群模式下基于Hadoop平台的MapReduce并行计算框架,采用HDFS和MySQL的混合存储方法,对数据流进行细粒度切片,建立主从节点架构的动态调度模式,实现海量检测数据的负载均衡并行处理。在Linux系统搭建了1主+8从的Hadoop集群环境并对其进行了测试试验。结果表明:动态调度可使迭代算法达到负载均衡,高复杂度算法适用于并行处理,性能可提升100倍左右,加速比接近物理核数。     

基于IFC标准的城市轨道交通BIM(建筑信息模型)数据有效性检查

城市轨道交通BIM(建筑信息模型)数据的体量不断增长,数据的有效性成为各个阶段协同工作的关键要素之一。以IFC(Industry Foundation Classes)标准为基础,对实现城市轨道交通BIM数据的有效性检查进行分析。基于IFC标准架构对轨道交通BIM数据的完备表达,引入了模板匹配的检查方法,搭建了基于IFC标准的BIM数据有效性检查平台,实现了对城市轨道交通BIM中对象及属性信息的有效性检查。最后,通过实际工程案例测试验证该方法的可行性。     

基于数据融合的城市轨道交通规划理论研究——BIM与GIS一体化研究综述

大数据与信息化给城市和轨道交通领域带来了更多机会和挑战,不同来源信息数据的整合需要跨尺度理论、综合化技术手段及跨平台分析方法。轨道交通领域需要跨部门、多专业协作,而数据融合技术为城市轨道交通与城市空间协同性差、相关专业之间存在技术壁垒等问题提供解决途径,并为城市轨道交通规划中二维信息向三维信息的转变搭建技术平台。针对当前轨道交通领域信息化趋势及信息集成的需求,通过建立比较框架,探讨在数据融合环境中,打通城市国土空间规划、城市轨道交通线网规划及车站建筑设计等阶段,建筑信息模型(buildinginformationmodeling,BIM)与地理信息系统(geographicinformationsystem,GIS)一体化平台在数据支撑规划设计中的应用。从CAD、GIS以及规划支持系统(planningsupportsystems,PSS)3个不同阶段综述规划信息平台的发展,探讨每个阶段针对轨道交通一体化的技术特征、进步和局限。通过对理论趋势、城市规划与城市轨道交通发展需求和相关技术现状等方面的研究,显示城市规划与城市轨道交通领域的技术平台和数据标准均呈现出整合化特征。针对城市轨道交通领域整合的发展趋势与数据融合需求,提出BIM和GIS软件平台及数据标准的集成,是城市轨道交通科学化、智慧化发展的技术关键,也是大数据时代实现轨道交通与城市协同发展的重要支撑。     

基于Greenplum的城轨信号系统车载日志大数据分析平台

针对城市轨道交通中信号系统车载设备维护现状,提出了一种基于Greenplum的车载日志大数据分析的解决方案,以改善海量车载日志的分析与运用过程中存在的效率低下、过程繁琐等问题。通过搭建Greenplum的大数据平台,利用FTP传输工具、Kafka+Zookeeper中间件和MySQL脚本,实现了海量车载日志的采集与存储、列车运维决策数据的统计与分析。通过对平台关键性能指标的测试,验证了系统方案的合理性。     

高速铁路道岔异构数据在Hbase上的云存储方案

实现健康预测管理（PHM）可以提高信号设备的运行安全性、系统可靠性和可维修性，道岔设备的数据对其PHM的研究有重要意义。目前，高速铁路道岔监测数据存储架构难以满足PHM海量异构历史数据存储问题，结合道岔监控数据以及道岔缺口监测图像等异构数据，引入大数据技术中的Hbase非结构化数据存储理念，提出高速铁路道岔设备海量异构数据的云存储及查询管理方案。针对图像数据尺寸不一致的问题，提出基于MapReduce的优化图像分块存储算法，实现高速铁路道岔异构数据的Hbase云存储，在实验室环境搭建平台对方案进行验证。结果表明:从MySQL到Hbase迁移10 GB历史数据约为15 min，在数量到达20万条以上时Hbase查询性能优于MySQL。通过MapReduce优化图像数据分块算法，存储速度得到提升。该方案对高速铁路道岔设备PHM中海量异构数据的存储提供了理论和技术支撑。     

铁路货车大数据平台总体设计研究

为促进铁路货车数据资源共享、推进大数据技术在铁路货车领域的应用,提出了铁路货车大数据平台的总体设计方案。在分析铁路货车大数据来源及数据特征的基础上,基于大数据采集与存储技术、大数据治理技术、大数据算法和模型、大数据计算分析技术,设计了铁路货车大数据平台的总体架构和技术架构,为铁路货车大数据平台的搭建提供设计依据。目前已在中国国家铁路集团有限公司开展了基于该设计方案的铁路货车大数据平台的搭建。     

三维视景建模在地铁运行仿真中的应用

提出以MSTS(微软模拟列车平台)为底层建模平台的三维视景仿真技术,并利用该平台对列车运行的三维视景进行了仿真,且通过XNA技术实现了底层模型的显示和操作。以郑州地铁1号线为例,对信号机、道岔和轨道等与地铁信号系统紧密相关模型搭建工作作了介绍;同时结合地铁周边的实际情况,搭建了郑州地铁1号线的真实运营场景。可为城市轨道交通中地铁列车运行情况及相关技术的研究提供一种新思路。     

基于大数据平台的能耗分析与管理系统

目前车辆牵引能耗与辅助能耗的比例缺少有效的基础数据,为此提出一种基于Hadoop平台的地铁能耗分析与管理系统。该系统可对地铁线路中各个列车的能耗记录仪记录的能耗数据进行采集并提供存储平台,同时支持对能耗数据进行的分析与监测,为车辆节能工作提供一种有效直观的考核工具。     

基于Hadoop的铁路货运历史数据分析解决方案

铁路运输管理信息系统从20世纪90年代建设以来,累积了大量的运行数据。以货票信息管理系统产生的货票数据为例,具有字段多、范围广、类型复杂、海量等特征,传统的关系型数据库由于系统扩展性差、成本高、海量数据运算性能低等特征,难以满足当前大数据分析的需要,故提出基于Hadoop的分布式数据分析解决方案。该方案可以有效降低海量数据的存储成本,提升海量数据的运算性能,实现海量数据中定向查询的毫秒级响应,提高分析效率和节约时间成本,为铁路货运运营维护提供快速有力的数据支撑。     

基于铁路数据服务平台的高速铁路工务设备大数据应用研究

高效管理高速铁路工务设备数据对提高运营安全水平具有重要作用。介绍高速铁路工务设备数据的管理现状,对建立工务设备大数据应用进行需求分析,提出基于数据服务平台的工务设备大数据总体框架及相关功能。以京沪高速铁路工务专业为例,搭建京沪高速铁路数据资产汇集平台,并开展大数据应用。结果表明,基于该平台开展大数据应用能够科学合理地指导工务设备维修管理和提供战略决策。