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基于大数据的智慧公交系统顶层架构设计
「随着中国城镇人口的增加,传统城市公交系统难以满足市民出行的需求,阻碍了城市发展。大数据技术的快速发展和应用,有力地推动了城市智慧公交的建设和发展,提高了城市居民出行效率,推动了城市经济发展。文中从实际应用出发,对智慧公交的网络拓扑架构、系统架构、公交线网规划决策支持子系统、公交车辆监控调度子系统和公共交通信息服务子系统等进行了顶层设计,并对数据处理技术进行了分析,为智慧公交系统建设提供了顶层方案,具有一定的参考价值。(2021-1-24)」
关键词:智慧交通;大数据;顶层设计;智能调度;公交电子站牌;公交APP
  中图分类号:TP391.4;TN929.5 文献标识码:A 文章编号:2095-1302(2020)11-0-03
  0 引 言
  随着中国城镇化的快速发展,城市人口数量急剧增加,城市公共交通面临着前所未有的压力。城市公共交通具有大容量、低碳环保等优势,是缓解城市交通压力,解决城市居民出行问题的最佳选择。但传统公交系统存在信息化、智能化水平较低,公交路线规划不合理、服务水平较低等缺点,导致城市公交可达性较差,已难以满足日益发展的城市出行需求。新一代信息与通信技术(ICT)的快速发展,有力地推动了智慧公交的发展,提高了百姓的出行效率和乘车体验,也提高了城市居民的幸福指数。
  智慧公交[1-2]是运用物联网[3]、云计算、大数据[4]、人工智能、全球定位等技术,结合公交企业基础管理和车辆调度业务需求,建设的城市公交智能化调度管理系统,实现了公交线路智能规划、公交车辆智能调度,从而提高了企业资源的利用效率,加强了公交运营安全管理,更提升了城市公共交通的服务质量,满足了城市居民的出行需求。
  本文从智慧公交的网络拓扑架构、系统架构出发,详细阐述了公交线网规划决策支持子系统、智慧公交車监控调度子系统、公交信息服务子系统的顶层设计,并简单阐述了线网规划、公交调度的当前常用算法。最后,本文对公交电子站牌系统和智慧公交APP进行了设计,从而为城市智慧公交建设提供参考模板,具有一定的实用价值。大数据技术的应用推动了城市智慧公交的发展,有力缓解了城市交通拥堵,提高了百姓出行效率。
  1 网络拓扑架构
  城市智慧公交系统以云计算、大数据为基础,结合全球定位系统(或北斗导航系统),整合企业、交通管理部门和城市居民等需求,以视频监控、智能终端、车辆定位和NFC等技术,有效加强公交公司的安全运营、智能化线路规划和车辆智能调度,从而提升企业的资源利用效率和服务质量,提高城市交通效率。智慧公交网络拓扑架构如图1所示。
  2 系统架构
  智慧公交系统主要包括公交线网规划决策支持子系统[5]、公交车辆监控调度子系统[6]和公共交通信息服务子系统。智慧公交系统通过建设公交线网规划决策支持子系统,实现了城市公交线路的最优规划,以满足城市居民的出行需求,提升城市公共交通的服务质量;通过建设公交车辆监控调度子系统,实现了公交车辆运行的自动监控,确保乘客安全出行,尤其是智能调度系统通过大数据分析结果为公交车调度提供科学依据,实现了企业的资源最优化配置和管理;公共交通信息服务子系统的建设则实现了交通信息的实时发布,使乘客能够及时了解公交信息,有效提高公共交通的服务水平。智慧公交系统架构如图2所示。
  其中,公交线网规划决策支持子系统根据居民出行和公交客流的数据资料及预测经过,运用数据规划、图论等方法,深入研究公交线网最优布局,为公交线网规划提供决策支持。智慧公交车监控调度子系统主要以GIS电子地图、GPS卫星定位、RFID、GPRS/CDMA移动通信等技术,通过实时收集公交车的位置和状态信息,实现公交车运行状态的实时监控和车辆智能化调度。公共交通信息服务子系统利用互联网、手机和公交电子站牌等为乘客提供全方位的公交信息,方便市民出行。
  3 系统设计
  3.1 公交线网规划决策支持子系统
  公交线网规划决策支持子系统包括3种功能,即公交运行现状分析、公交线网优化和公交线网规划的评价。它将有关规划信息提供给交通管理部门和社会公众:系统通过对公共交通的历史数据进行挖掘分析,根据城市居民出行分析模型对居民出行进行预测,制定短期和长期的公交车运营计划;系统通过对城市公共交通的公交站台吞吐量、途径站台车辆、在行驶的公交车辆、公交线路数量等信息组成的数据库进行大数据分析,结合城市公交线路班次优化模型、车辆配置优化模型、车辆时刻表优化模型、行车线路优化、司乘人员配置模型,对初始运营计划进行优化调整;系统还设置人机交互系统,必要情况下企业管理人员可对决策进行干预。公交线网规划决策支持子系统架构如图3所示。
  公交线网规划决策支持子系统在大数据架构的基础上,对公交系统数据进行数据挖掘,并利用如聚类分析法、神经网络、遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等,对公交车客流量、乘客上下车时间、相应站点等进行分析,对乘客出行规律进行统计,从而发现车辆运行规律、隐含的公共交通规则等,为公交路线规划、公交车辆管理、公交资源分配等作出科学、合理的安排。
  3.2 智慧公交车辆监控调度子系统
  智慧公交车辆监控调度子系统是运用系统工程理论将交通流诱导技术、车辆定位技术、地理信息系统技术、公交运营优化与评论技术、计算机网络技术、数据库技术、通信技术、电子技术、智能卡技术等先进技术科学集成,形成集公交车辆科学调度、智能卡收费等于一体的智能化智慧公共交通管理系统。它包括公交运行实时监控子系统和智能化调度子系统。
  (1)公交运行实时监控子系统
  系统通过将车载视频监控、全球定位系统(或北斗导航系统)、报警器和车辆运行状态传感器等多种设备采集的数据通过车载智能网关,利用移动通信技术实时传输到城市公交管理中心,实现对公交车辆的实时监控。通过公交运行实时监控子系统可以实现车辆运行状态管理、公交车位置定位和追踪、车内视频监控、紧急告警和远程服务等功能,从而提高了公交车的安全运营水平。   公交运行实时监控子系统采集的数据既可以通过移动通信网络实时传送到公交监控中心,以供管理者查看,也可存储在本地。当数据存储在本地时,既可以通过移动存储设备进行备份,也可在公交车进入公司时通过无线传输技术传送到监控中心,从而实现数据备份。
  (2)智能化调度子系统
  智能化调度子系统对采集的乘客吞吐量、各站点乘客集散量、车辆行驶车速等动态数据进行挖掘、统计分析,从而预测未来乘客集散高峰期、车辆运行时长、站点乘客量。此外,它将采集的数据自动输入,运用智能化调度算法自动生成相应的调度形式,并且由车辆排班系统自动生成优化的车辆发车时刻表。智慧公交车辆监控调度子系统架构如图4所示。
  智能化调度系统的基本原理是运用大数据处理技术,对公交车信息、乘客数量信息、公交行驶等信息进行挖掘分析,形成城市公交管理知识库,并结合历史数据库对城市公交进行建模,从而完成对公交乘客集散量、公交行驶时间的预测分析,然后利用调度系统的决策支持模块进行公交车调度,以满足居民出行的需求[7-8]。智能调度系统的数据来源,既包括企业设备自动采集的数据,也包括企业手动输入的数据,同时还包括乘客与公交公司互动和相关部门以及媒体的相关信息。公交公司把分析处理好的数据推送到各终端设备上,以供乘客出行参考。
  智能调度技术可以采用多种优化算法,一类是启发式算法,这种算法相对简单,易于实际应用;另一类是基于人工智能的启发式算法,如采用带收缩因子和线性递减惯性权重的粒子群算法[9],这类算法相对复杂,不易实现。
  3.3 公共交通信息服务子系统
  公共交通信息服务子系统利用互联网、智能终端和智慧公交电子站牌等手段,为乘客提供全方位的公交信息服务,如当前日期、时间、今日天气、车辆距离本站站数、乘客提示信息或公益信息等。
  (1)智慧公交电子站牌系统
  智慧公交电子站牌系统运用GPS技术、移动通信技术和GIS技术等,实现公交车车辆运行位置信息发布、车辆到站信息播报和公众服务信息发布等功能,提供了出行公交车信息指南,使居民能够及时掌握公交车运行信息。此外,智慧公交电子站牌系统也具有公共信息发布、广告资讯发布功能,可满足城市居民需求。智慧公交电子站牌系统如图5所示。
  (2)智慧公交APP
  移动互联网的快速发展使智能终端成为百姓的日常必备工具。通过在城市智慧交通APP中集成公交信息模块[10],可以使百姓实时、方便地获取公交车相关信息,如公交线路、公交车到站信息等。同时,百姓也可通过公交信息模块掌握线路周边信息,比如站台美食、天气状况等,从而提高城市公共交通的服务质量。智慧公交APP模块主要功能包括静态公交查询、实时公交查询、周边公交查询、公交换乘查询、周边兴趣点查询、天气查询和交通管理通告等。智慧公交APP功能架构如图6所示。
  4 结 语
  城市公交具有绿色、环保的特点,是城市居民出行的主要交通工具。但传统公交系统存在智能化、信息化和服务水平较低的缺点,难以满足百姓出行的需求。大数据技术的快速发展和应用,有力地推动了智慧公交的建设,提高了公交线路规划、调度和管理的智能化水平,使百姓出行更加便捷。因此,本文所提出的智慧公交系统很有实用价值,未来应用市场广阔。
  参考文献
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  [2]容明扬,张雪军,刘俞彤,等. 基于物联网技术的城市公交服务管理模式研究[J].山东交通学院学报,2013,21(3):26-31.
  [3]胡为民,陈萍,谢琦明,等. 基于物联网技术的智慧公交系统设计与实现[J].计算机时代,2016,34(9):51-55.
  [4]裘小林,车辉.基于大数据的智慧交通顶层架构设计[J] .广播电视网络,2020,27(2):41-44.
  [5]梁展凡,晏明星,韦海和,等. 智慧交通框架下的城市公交管理与规划决策支持系统研究[J]. 公路交通科技(应用技术版),2015,11(3):282-284.
  [6]刘小峰.基于大数据的智慧云公交调度管理系统[J].电脑开发与应用,2014,27(9):38-39.
  [7]庞明宝,陈茂林,张宁.基于MAST的智慧公交优化调度研究[J].交通运输系统工程与信息,2017,17(1):143-149.
  [8]陈茂林,庞明宝,张宁. 基于MAST的城市郊区智慧公交调度发车计划研究[J].河北工业大学学报,2016,45(4):80-85.
  [9付阿利,雷秀娟.粒子群优化算法在公交车智能调度中的应用[J].计算机工程与应用,2008,44(15):239-241.
  [10]孫贻宝,王伟,陈泽强,等. 基于天地图的智慧公交移动 APP 设计与实现[J].计算机系统应用,2017,26(3):244-248.
(财花)
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