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【摘要】文章對目前國內(nèi)智能公交系統(tǒng)的發(fā)展狀況做了回顧，結合某公交企業(yè)信息化建設的實例，提出了智能公交系統(tǒng)應以數(shù)據(jù)驅動為核心，采用大數(shù)據(jù)的思想、體系和技術構建，并對其中的一些關鍵環(huán)節(jié)技術做了闡述。

【關鍵詞】公共交通；智能公交系統(tǒng)；大數(shù)據(jù)；元數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)挖掘

1智能公交系統(tǒng)的發(fā)展概況

隨著社會和經(jīng)濟的快速發(fā)展，交通管理部門、公共交通運營企業(yè)和出行乘坐者對公交智能化提出了更高要求，智能公交已成為智慧城市的重要組成部分。國務院于2019年9月頒布了《交通強國建設綱要》，交通運輸部也相應出臺了《數(shù)字交通發(fā)展規(guī)劃綱要》、《智慧交通讓出行更便捷行動方案（2017-2020年）》、《推動綜合交通運輸大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要（2020-2025年）》等系列配套政策，這些措施極大推動了智能公交系統(tǒng)的發(fā)展，尤其沿海經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)得到了政府和社會的高度重視，經(jīng)過多年建設，已經(jīng)初步形成了智能化程度較高的智能公交系統(tǒng)。行內(nèi)比較認同的智能公交系統(tǒng)定義是指基于定位技術、無線網(wǎng)絡通信技術、GIS、AI技術、大數(shù)據(jù)技術等，實現(xiàn)公交車輛運營調(diào)度的智能化、公交車輛運行的信息化和可視化，實現(xiàn)面向乘客的個性化信息服務，并通過信息管理系統(tǒng)和連接各停車場站的智能終端信息網(wǎng)絡，實現(xiàn)對域內(nèi)公交車輛的統(tǒng)一指揮和調(diào)度，提供公交車輛的定位、線路跟蹤、電子站牌信息發(fā)布、公交線路的調(diào)配和服務能力，確保人力、運力資源的動態(tài)優(yōu)化配置，降低公交運營成本，提升調(diào)度應變能力和服務水平。智能公交系統(tǒng)一般由數(shù)據(jù)采集層、基礎設施層、數(shù)據(jù)層、中間支撐層和應用層五部分組成。其中，數(shù)據(jù)采集層包括各種前端的數(shù)據(jù)采集設備；基礎設施層包括服務器、存儲設備、網(wǎng)絡設備等設備；數(shù)據(jù)層包括實時運行數(shù)據(jù)、外來數(shù)據(jù)等；中間支撐層包括GIS平臺、Webservice、數(shù)據(jù)分析中間件等服務組件；應用層按使用對象可以分為公交公司經(jīng)營管理與監(jiān)控應用、政府管理部門管控決策應用和公眾出行信息服務三大類應用。

2智能公交系統(tǒng)大數(shù)據(jù)建設的基本思路

交通運輸部2019年下發(fā)了《推進綜合交通運輸大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要（2020-2025年）》（以下簡稱《綱要》）文件，文件對交通運輸行業(yè)的大數(shù)據(jù)建設給出了明確方向，提出了“統(tǒng)籌推進、加強采集、充分匯聚、綜合應用”的指導思想，并提出了完善標準規(guī)范、強化數(shù)據(jù)采集等具體任務[1]。本文結合廣東某市公交集團信息化建設實例具體介紹大數(shù)據(jù)建設的實踐經(jīng)驗。該公司是一家大型的國有市內(nèi)公交特許經(jīng)營企業(yè)，成立于2007年，下設21個部室、4個分公司、64個車隊、9個修理廠、310條線路、4961臺公交車輛、1.4萬余名員工。2020年年載客里程2.83億公里、年客運量2.99億人次、日均客運量82萬人次。經(jīng)過十多年的信息化建設，已經(jīng)建成3大基礎IT環(huán)境、3類車載智能設備、13個軟件應用系統(tǒng)，近200個業(yè)務功能模塊，涵蓋了ERP、OA辦公、智能調(diào)度等方面。3大基礎環(huán)境包括中心機房、調(diào)度中心、客服中心。公交車輛上部署安裝了車載調(diào)度終端、車輛主動安全智能防控設備、車載視頻客流采集儀等車載智能設備。以上工作為利用大數(shù)據(jù)技術改造和升級企業(yè)的智能公交系統(tǒng)打下了良好基礎，但企業(yè)在數(shù)據(jù)管理和應用方面仍暴露出不少問題，具體表現(xiàn)為缺少頂層數(shù)據(jù)管理的整體規(guī)劃和統(tǒng)籌，缺乏統(tǒng)一標準，數(shù)據(jù)源多樣化，兼容性和互通性差，部分數(shù)據(jù)更新維護責任不清晰，數(shù)據(jù)不完整或格式不一致，甚至出現(xiàn)數(shù)據(jù)失真，各應用模塊和業(yè)務部門難以實現(xiàn)數(shù)據(jù)交換和貫通，數(shù)據(jù)共享不足，信息分散，許多數(shù)據(jù)需要手工和重復維護，自動化采集程度不高，無法支撐全流程和全業(yè)務線的管理。在數(shù)據(jù)的使用方面，工具手段落后，缺少個性化、直觀化、交互式的分析工具，無法及時反映現(xiàn)場變化走勢，無法精準透析基層問題，尤其是缺少統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)分析應用平臺，缺少智能的數(shù)據(jù)挖掘和研判能力。該企業(yè)為了更好地應對內(nèi)外環(huán)境的壓力和挑戰(zhàn)，提出了數(shù)字驅動的信息化戰(zhàn)略，按照《XX公司2021～2023三年信息化建設規(guī)劃》部署，其最終目標是搭建以數(shù)據(jù)為核心的信息化架構（見圖1），全面提升企業(yè)管理水平、效益和乘客、員工的滿意度。大數(shù)據(jù)技術無疑是實現(xiàn)上述目標的首選。大數(shù)據(jù)技術是一整套完整的思想和解決方案。針對該企業(yè)的現(xiàn)狀和發(fā)展愿景，大數(shù)據(jù)建設應該包括幾個基本任務：①數(shù)據(jù)管理體系的建立；②數(shù)據(jù)治理；③數(shù)據(jù)倉庫的設計及建設；④數(shù)據(jù)創(chuàng)新應用體系建設。

3數(shù)據(jù)管理體系的建立

該企業(yè)每天經(jīng)營產(chǎn)生的數(shù)據(jù)體量是龐大的，而且類型多樣，有文本、數(shù)據(jù)、音視頻等。僅舉部分經(jīng)營數(shù)據(jù)為例（見表1），每天新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)就達數(shù)G之多，而且這些數(shù)據(jù)被上百個應用模塊使用和處理。按照《DAMA數(shù)據(jù)管理知識體系指南》的指導思想和該企業(yè)實際，數(shù)據(jù)管理體系既是一套完整的數(shù)據(jù)管理技術標準，也是貫穿企業(yè)數(shù)據(jù)整個生命周期全流程的管理制度，由六部分組成：①數(shù)據(jù)模型；②數(shù)據(jù)流程管理；③數(shù)據(jù)管理組織、制度；④數(shù)據(jù)質量管理標準；⑤數(shù)據(jù)安全管理標準；⑥數(shù)據(jù)交換標準。數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)管理的核心部分，數(shù)據(jù)模型體系包括：編碼規(guī)則、分類結構和信息模型體系。數(shù)據(jù)模型設計應按照先進性、可靠性、一致性和通用性進行設計，借鑒業(yè)內(nèi)成熟的企業(yè)數(shù)據(jù)標準體系，構建企業(yè)自身獨有的數(shù)據(jù)模型體系，保證數(shù)據(jù)模型的相對穩(wěn)定，并支持數(shù)據(jù)模型的擴展和優(yōu)化，確保企業(yè)信息資源的可持續(xù)利用。

4數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)倉庫的設計、建設

數(shù)據(jù)倉庫是大數(shù)據(jù)技術的落腳點，按照W.H.In‐mon在《BuildingtheDataWarehouse》中的說法，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、隨時間變化的、非易失性的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理層的決策過程。數(shù)據(jù)倉庫技術體系結構見圖2[2]。數(shù)據(jù)預處理是數(shù)據(jù)挖掘（知識發(fā)現(xiàn)）過程的一個重要步驟。數(shù)據(jù)的預處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉換和數(shù)據(jù)規(guī)約。其中，對存量數(shù)據(jù)的清洗工作難度最大，需要認真策劃和精心組織，存量數(shù)據(jù)一般都會存在數(shù)據(jù)質量問題（數(shù)據(jù)不一致、不完整、不合規(guī)、數(shù)據(jù)冗余等），需要通過人工和自動的方式進行改造，包括對問題數(shù)據(jù)的補充和調(diào)整，冗余數(shù)據(jù)的查重和映射，涉及的技術方法包括數(shù)據(jù)分箱平滑法、聚類方法、回歸方法等。數(shù)據(jù)倉庫的設計和實施階段包括8個部分：開發(fā)概念模型、開發(fā)邏輯模型、設計物理體系結構、設計數(shù)據(jù)庫和元數(shù)據(jù)、確定抽取數(shù)據(jù)源、開發(fā)中間件、數(shù)據(jù)裝載和數(shù)據(jù)倉庫測試。其中，數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)庫是整個數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境的核心，是數(shù)據(jù)存放之處，提供對海量數(shù)據(jù)的支持和快速檢索技術，數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)可以按照不同的主題分成不同的數(shù)據(jù)集市。

5數(shù)據(jù)創(chuàng)新應用體系建設

建立在數(shù)據(jù)倉庫基礎上的大數(shù)據(jù)平臺，可以提供OLAP、BI和數(shù)據(jù)挖掘等系列應用，該企業(yè)在大數(shù)據(jù)平臺上按照業(yè)務主題逐步建設了一系列應用。①營運主題，包括可視化的綜合檢測分析、公交時空客流分析等；②技術主題，包括物資采購通、車輛醫(yī)療卡等；③服務主題，包括預到站時間發(fā)布、出行需求分析系統(tǒng)等；④人力主題，包括人力優(yōu)化分析、人力資源畫像等；⑤行政主題，包括采購分析、采購分析算法等；⑥場站主題，包括場站基本信息管理、場站夜間停場管理等。

參考文獻

[1]交通運輸部.《推進綜合交通運輸大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要（2020-2025年）[EB/OL].

[2]古斌.數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘實務[M].北京：北京郵電大學出版社，2014.

作者:何東  馬曉輝 劉國印 單位:深圳市信諾興技術有限公司