轨道交通车辆大数据管理平台建设与实施

针对我国轨道交通车辆制造业发展状况,以某轨道客车制造企业大数据管理平台的建设与实施过程为蓝本,阐述了大数据管理平台的建设目标、实施方法和输出成果,并将成功经验提炼为标准化、可复制、可移植、可操作的方法论,以供其他同类企业参考借鉴。     

轨道交通车辆空调系统智能控制与大数据应用

阐述了轨道交通车辆空调技术的发展历程,分析了智能化变频空调系统中智能控制与诊断、大数据技术应用的现状及发展前景。分析结果可为轨道交通车辆空调系统的智能化研究与应用提供技术参考。     

轨道交通装备制造业发展趋势分析

在对"十一五"期间轨道交通装备制造业调研基础上,研究并构建由约束性和评价性两大类发展指标构成的轨道交通装备制造业发展指标体系,结合2006-2009年我国轨道交通装备制造业主要发展指标的实证研究与统计分析,对装备制造业发展趋势进行预测,为合理制定"十二五"期间轨道交通装备发展规划提供量化的科学依据.研究结果表明,随着轨道交通大规模建设的展开和相继投入运营,轨道交通装备制造业的主要经济效益快速增长,节能降耗取得明显成效,科技创新能力大幅度提高;"十二五"期间轨道交通装备将继续呈现大幅增长,动车组、大功率机车、货车的新造需求量与保有量相比将分别有60%,40%,30%以上的增长,城轨车辆的新造需求量与保有最相比将有90%以上的增长.     

轨道交通领域大数据的关键技术研究

介绍轨道交通领域综合监控系统数据的存储、提取及运算的过程,并以北京、南京等为例分析当前存在的效率问题,提出采用map-reduce分布式运算以及窗口算法,解决中心大数据量信息处理的效率问题。介绍map-reduce算法原理以及窗口算法,对采用传统方式解决大数据同步问题进行分析,提出利用简化map-reduce任务分发解决轨道交通数据的处理效率问题,最后其对应用领域进行扩展,可推广到轨道交通领域任何的分布式应用中。     

大数据在轨道交通客流预测中的应用——以芜湖市交通需求预测为例

当前,大数据在居民出行特征分析以及城市土地利用优化等方面发挥了很好的作用,但在轨道交通的客流预测应用较少。以芜湖市为研究对象,采用手机信令数据,充分利用日趋成熟的交通信息平台和信息化数据采集挖掘技术,提高调查数据质量,对不同时段的人员出行特征变化进行分析与比较,从而为芜湖市轨道交通客流预测提供多元化、多层次的数据支撑,并与传统交通调查数据相互校核,使轨道交通客流模型参数更精确,为轨道交通规划提供有力的技术支撑。     

基于轨道交通刷卡数据的城市通勤圈范围研究

城市通勤圈范围是从交通视角判断城市空间结构的重要依据。介绍了通勤圈的概念,提出了评价通勤圈范围的绝对通勤圈范围和相对通勤圈范围两个指标。以深圳轨道交通刷卡数据为例说明通勤圈范围的研究方法:从数据格式转换、数据清洗、数据匹配、空间映射、数据提取等5个方面进行数据准备;按照轨道交通线站位置的空间布局构建基础网络;以目标车站为参照,进行网格通勤指标分析,并利用Arcgis软件中的插值、等值线工具分析得到目标车站的绝对与相对通勤圈范围。以深圳市高新技术产业园区为例,验证该研究方法的可行性。结果表明:2012—2015年,深圳高新技术产业园区职住分离加剧,向心交通进一步恶化,片区在原二线关范围内的职住平衡比例由40%下降至30%,而居住在原二线关范围外的就业人口在早高峰至少增加1.4万人次/h的向心轨道交通客流。     

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。     

轨道交通车辆门系统可靠性数据收集与统计分析

可靠性数据的收集与统计分析是轨道交通车辆门系统寿命周期内可靠性工作的重要内容.介绍了轨道交通车辆门系统寿命周期内可靠性数据收集与统计的目的、流程等.重点阐述了可靠性数据的收集程序、数据整理与数据统计分析方法,为轨道交通车辆门系统可靠性工作的开展奠定了基础.     

自主可控的城轨云与大数据平台 关键技术研究与应用

随着云计算、大数据、物联网、人工智能技术的演进,城市轨道交通由单线运营向网络化运营模式转 变,在新业务模式下建设城市轨道交通云平台与大数据平台,实施互联网战略,推进信息化与智能化,可有效实现 业务管理的标准化,提高运营生产及管理效率,提升运营服务水平,降低运营成本。以智慧城轨发展纲要为指引, 针对当前城轨云与大数据建设、运营实践过程中存在的设施自主可控、数据融合共享、运营安全高效等痛点问题, 深入开展城轨云与大数据云网安全体系、运维管理体系等方面的关键技术研究,形成了自主可控的城轨云与大数据 平台关键技术研究成果,为推动城市轨道交通数字化、智能化、智慧化的转型升级提供参考和借鉴。     

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。     

城市轨道交通大数据技术应用研究

通过引入大数据技术,基于线网数据中心建设的平台已经逐步取代以往单一的网格级别的综合监控系统.针对大数据技术在轨道交通建设中的应用需求、应用思路、应用方法和业务场景进行分析研究,通过大数据分析技术形成智能决策分析,助力城轨线网协同指挥,提供强有力的大数据支撑服务.     

大数据技术在城市轨道交通车辆RAMS验证过程中的应用

以某城市轨道交通车辆项目的RAMS(可靠性、可用性、可维护性、安全性)验证为例,在利用设计原理推断故障原因遇到瓶颈时,利用大数据技术,迅速分析比对,找出了真正的故障原因,排除了多个非车辆本身因素导致的故障。由此证明大数据技术在车辆运营数据和试验数据分析及数据深度挖掘中具有重要价值。     

大数据系统在上海轨道交通车辆运维中的初步应用

从建立大数据系统的要求入手,借助在线检测、数据传输、大数据分析及检修方式等手段,建立网络运营管控的大数据统一平台,实现运营、维护及维修综合化。该系统已初步应用于轨道交通车辆设备运维管理中,实现了实时监测列车状态和远程故障的诊断与处理,为状态修提供实时数据支撑,提高了检修效率,从而降低了运维成本。     

基于网络化大数据的城市轨道交通安检系统

现行的城市轨道交通安检模式在客流强度与通行效率,以及安检人员的配置与运营效率上矛盾突出,需要对其进行架构化、系统化建设。介绍了基于网络化大数据的城市轨道交通安检系统的两级管理和三级控制架构,对线网层、车站层和现场层三个层级安检信息管理系统的解决方案和功能进行了阐述,并介绍了网络化安检系统的拓展功能。本系统可有效地减少乘客安检排队时间,实现数据资源共享,解决运营一线安检人员不足和过度疲劳等问题,提升安检效能。     

多元数据在北京轨道交通线网规划中的应用

随着城市轨道交通的发展,越来越多的难题显现出来,多元数据分析模型可为轨道交通线网规划提供定量技术手段.首先,介绍北京轨道交通多元数据库的构建,主要包括地铁AFC刷卡数据、手机信令数据、公交1C卡数据和浮动车数据等;其次,从地铁车站进出站客流特征、地铁车站换乘客流特征和线路断面客流特征三方面,阐述轨道交通现状客流特征;最...     

基于大数据的城市轨道交通运营故障影响分析系统对客流影响的分析

运营故障影响分析系统基于大数据思想和技术,通过机器学习技术,可对城市轨道交通运营故障数据和客流数据实现采集、存储与处理、建模及呈现,可实现对城市轨道交通运营事件类型的分类及影响时间的推算。介绍了该系统的工作原理,描述了运营故障情况下的客流影响关联模型、故障影响分析方法及故障影响的可视化呈现手段。实例验证了该系统的有效性。     

面向大数据的城市轨道交通非结构化数据管理

针对城市轨道交通大数据,分析了城市轨道交通非结构化数据的来源、类型和产生方式,讨论了非结构化数据的获取方式和组织策略,结合上海城市轨道交通实际情况提出了适用的城市轨道交通非结构化数据存储架构。     

基于大数据的城轨信号系统线网智能运维平台研究

在网络化运营的背景下,分析目前信号维护支持系统存在的问题,给出信号系统线网智能运维平台设计建议。结合大数据技术发展情况,打破各线路间信号维护支持系统信息壁垒,从线网资源共享及资源整合的角度出发,重点对信号系统线网智能运维平台功能需求、运维场景、整体架构、解决方案进行阐述;对线网信号系统设备运维信息采集、数据存储、数据处理、数据分析统计、数据挖掘及展示进行总体分析,给出信号系统线网智能运维平台解决方案。