大數(shù)據(jù)背景下客流分析統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)研究

文/席磊 陳恒 范陽明 李耀（甘肅省科學(xué)院自動(dòng)化研究所；蘭州金誠(chéng)視頻技術(shù)有限公司）

一、研究背景及意義

（一）研究背景

以鐵路為例，隨著我國(guó)鐵路建設(shè)大潮以及高鐵網(wǎng)絡(luò)的成型，使得我國(guó)鐵路旅客的運(yùn)行能力得到極大釋放，同時(shí)高鐵所具有的高密度、高速度、安全性、舒適性和準(zhǔn)時(shí)性使其成為鐵路旅客的主流出行方式。根據(jù)近年中國(guó)國(guó)家鐵路集團(tuán)有限公司召開的工作會(huì)議，會(huì)議明確了鐵路工作的總體思路要堅(jiān)持以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主線，深入實(shí)施客運(yùn)提質(zhì)計(jì)劃和復(fù)興號(hào)品牌戰(zhàn)略，實(shí)現(xiàn)鐵路高質(zhì)量發(fā)展。高鐵客流作為高鐵客運(yùn)的基礎(chǔ)，也是服務(wù)對(duì)象，高鐵的客流分析統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)極其重要且極具意義。高鐵客流的快速增長(zhǎng)給高鐵發(fā)展帶來新契機(jī)的同時(shí)，也對(duì)現(xiàn)有的高鐵運(yùn)營(yíng)狀況提出了更高的要求。高鐵客流組織的理念需從運(yùn)能緊張的供給需求向需求驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變，客流的組織方式也需從以前“粗放型”向現(xiàn)在的“精細(xì)化”轉(zhuǎn)變。而大數(shù)據(jù)分析、人工智能、網(wǎng)絡(luò)通信等技術(shù)的飛速發(fā)展和成熟應(yīng)用，也給新環(huán)境、新目標(biāo)下的高速鐵路客流分析統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)研究提供了可行性。

（二）研究意義

我國(guó)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展和日益增長(zhǎng)的旅客出行需求帶來了大規(guī)模的高速鐵路客流，而高速鐵路客流是高速鐵路運(yùn)營(yíng)最重要的基礎(chǔ)和依據(jù)。與此同時(shí)，高速鐵路旅客出行需求的數(shù)據(jù)爆倉(cāng)，傳統(tǒng)的客流分析技術(shù)已無法滿足高鐵成網(wǎng)下的多樣化、非常規(guī)以及時(shí)空變化的旅客出行需求?，F(xiàn)階段，大數(shù)據(jù)背景下的高速鐵路客流分析統(tǒng)計(jì)是一個(gè)迫切需要研究的課題。

隨著高速鐵路客流信息的多源采集，高速鐵路客流數(shù)據(jù)規(guī)模逐漸龐大?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)的客流分析能夠更科學(xué)、更全面、更合理地把握高速鐵路客流的成長(zhǎng)規(guī)律、分布規(guī)律以及出行規(guī)律，可以突破數(shù)據(jù)瓶頸，建立以需求為導(dǎo)向的客運(yùn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)，形成精細(xì)化的高速鐵路客流組織，促進(jìn)高速鐵路客運(yùn)資源的高效利用，提高高速鐵路客運(yùn)服務(wù)質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)效益，更好地滿足高鐵旅客的出行需求。

二、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

（一）鐵路數(shù)據(jù)研究現(xiàn)狀

在大數(shù)據(jù)的鐵路運(yùn)營(yíng)管理方面，法國(guó)設(shè)有鐵路運(yùn)輸營(yíng)銷機(jī)構(gòu)，通過整合網(wǎng)絡(luò)售票信息和旅客問卷調(diào)查能掌握大量的鐵路客流數(shù)據(jù)，為鐵路市場(chǎng)開發(fā)和客運(yùn)運(yùn)營(yíng)設(shè)計(jì)提供數(shù)據(jù)支撐。日本鐵路運(yùn)輸?shù)男畔⒒潭容^高，大數(shù)據(jù)技術(shù)在鐵路運(yùn)輸行業(yè)已得到廣泛應(yīng)用，如其在鐵路貨運(yùn)開發(fā)的鐵路列車貨物運(yùn)輸GIS系統(tǒng)，能為鐵路貨運(yùn)提供高效分析和有益決策。德國(guó)鐵路股份有限公司通過規(guī)劃建設(shè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中心平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)鐵路的分析與預(yù)測(cè)、決策與管理等。俄羅斯設(shè)立了鐵道部門計(jì)算中心，通過全路聯(lián)網(wǎng)構(gòu)建大型數(shù)據(jù)信息倉(cāng)庫(kù)，研究旅客選擇趨勢(shì)和客運(yùn)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對(duì)客運(yùn)信息資源的實(shí)時(shí)把握和管理。

（2）相比于國(guó)外的鐵路運(yùn)營(yíng)管理大數(shù)據(jù)研究，國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用起步都比較晚。自20世紀(jì)初大數(shù)據(jù)作為一種新興技術(shù)掀起了全球思維變革的浪潮，我國(guó)對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)也給予了極大重視和期待。2017年是鐵路大數(shù)據(jù)的全面開局之年，指明了鐵路大數(shù)據(jù)的工作方向，也為鐵路大數(shù)據(jù)應(yīng)用奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。在大數(shù)據(jù)鐵路應(yīng)用研究的宏觀層面，代明睿等針對(duì)我國(guó)鐵路應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展方向，從開展客戶關(guān)系管理、加強(qiáng)市場(chǎng)分析預(yù)測(cè)、發(fā)展鐵路現(xiàn)代物流等多個(gè)方面，探討鐵路應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展方向，提出鐵路應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展策略。在大數(shù)據(jù)鐵路應(yīng)用研究的微觀層面，崔世卿等基于大數(shù)據(jù)的鐵路旅客服務(wù)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行研究，實(shí)現(xiàn)對(duì)旅客服務(wù)設(shè)備全生命周期的信息管理、設(shè)備故障預(yù)警及告警和設(shè)備檢修方案智能輔助決策等功能。

（二）客流分析現(xiàn)狀

（1）國(guó)外鐵路技術(shù)的發(fā)展比國(guó)內(nèi)的要早，鐵路運(yùn)營(yíng)時(shí)間較長(zhǎng)，同時(shí)在鐵路客流分析這方面也做了不少研究。他們指出，隨著現(xiàn)代化信息技術(shù)發(fā)展，基于大數(shù)據(jù)、人工智能的客流分析是大趨勢(shì)。在鐵路客流分析研究方面，以韓國(guó)高速鐵路為研究對(duì)象得出了運(yùn)輸服務(wù)質(zhì)量對(duì)旅客出行行為有很大影響；基于協(xié)方差分析和回歸分析研究了列車車門寬度對(duì)韓國(guó)城鐵客流時(shí)間的影響；東京都市圈城市軌道交通客流分配模型。

（2）國(guó)內(nèi)的鐵路客流研究分析可以分為定性分析和定量分析。鐵路客流的定性分析是指根據(jù)已有的歷史資料和研究成果，通過訪問、查閱文獻(xiàn)等，結(jié)合研究者本身的工作經(jīng)驗(yàn)和分析能力，再綜合考慮多方意見，對(duì)客流構(gòu)成、特點(diǎn)、趨勢(shì)、分布以及規(guī)律所做的研究，此分析法古老且較為主觀，對(duì)于現(xiàn)今的鐵路客流分析研究意義不大。鐵路客流的定量分析是根據(jù)客流的歷史數(shù)據(jù)，基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、大數(shù)據(jù)技術(shù)分析、人工智能等各種方法，對(duì)客流數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析、歸納總結(jié)、數(shù)據(jù)挖掘等，旨在分析客流結(jié)構(gòu)、客流分布、客流時(shí)空特征、客流成長(zhǎng)規(guī)律趨勢(shì)及演變機(jī)理、客流與運(yùn)輸組織間的匹配度等。在現(xiàn)有的鐵路客流分析研究中，鐵路客流的定量分析已成為主流。

三、基于客票的高速鐵路客流分析

基于數(shù)據(jù)挖掘Apriori算法對(duì)高鐵客票數(shù)據(jù)進(jìn)行先驗(yàn)分析，提取數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生的旅客出行關(guān)聯(lián)規(guī)則，總結(jié)、歸納得到旅客出行行為、客流時(shí)空特征以及票額分配狀態(tài)等客流分析內(nèi)容。

（一）基于數(shù)據(jù)挖掘的旅客出行先驗(yàn)分析

高鐵旅客出行是指旅客乘坐高鐵從出發(fā)地到目的地的一次出行，包括但不限于購(gòu)票方式選擇、車次選擇、席別選擇、時(shí)空出行選擇以及提前購(gòu)票時(shí)間等旅客出行行為。旅客出行先驗(yàn)分析是基于數(shù)據(jù)挖掘Apriori算法對(duì)客票數(shù)據(jù)中旅客出行信息的關(guān)聯(lián)分析，目的是通過先驗(yàn)分析發(fā)掘潛在的、不易被發(fā)現(xiàn)的旅客出行行為關(guān)聯(lián)?，F(xiàn)以京廣高鐵為例：京廣高鐵2020年11月23日（周一）至2020年11月29日（周日）一周的上下行本線列車的客票數(shù)據(jù)，先經(jīng)數(shù)據(jù)預(yù)處理，再基于Apriori算法分析旅客出行關(guān)聯(lián)規(guī)則，對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行提取、總結(jié)歸納后可為客流分析提供方向，能最大限度挖掘客票數(shù)據(jù)中旅客的出行信息。

（二）旅客出行行為分析

根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘Apriori算法產(chǎn)生的旅客出行行為關(guān)聯(lián)規(guī)則，旅客出行行為關(guān)聯(lián)分析可以從旅客提前購(gòu)票時(shí)間與平日周末、購(gòu)票方式與提前購(gòu)票時(shí)間、發(fā)車時(shí)段與旅行時(shí)間等角度分析。通過對(duì)旅客出行行為的關(guān)聯(lián)分析，可以更好地把握客流出行規(guī)律、更好地滿足各類型旅客的出行需求，更加科學(xué)合理地指導(dǎo)高鐵客運(yùn)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、調(diào)整。在京廣高鐵客票數(shù)據(jù)中，旅客購(gòu)票方式有窗口購(gòu)票、代售點(diǎn)購(gòu)票、電話購(gòu)票、互聯(lián)網(wǎng)購(gòu)票、手機(jī)購(gòu)票以及自售機(jī)購(gòu)票，各購(gòu)票方式的占比如表1所示:

表1 旅客購(gòu)票方式占比

從表1可知，手機(jī)購(gòu)票的高鐵旅客比例最高，其次是窗口、代售點(diǎn)、互聯(lián)網(wǎng)、自售機(jī)，電話購(gòu)票的旅客占比極少。在旅客出行行為中，旅客的出行習(xí)慣不同其提前購(gòu)票時(shí)間也不一，而不同購(gòu)票方式的便捷程度也會(huì)影響旅客的提前購(gòu)票時(shí)間。

（三）客流時(shí)空特征分析

高速鐵路客流從高速鐵路建成通車到往后的各個(gè)時(shí)期都是在不斷發(fā)生變化的，而在一定時(shí)期內(nèi)高速鐵路客流會(huì)逐漸趨于穩(wěn)定。通過客票數(shù)據(jù)分析高速鐵路客流在時(shí)間、空間上的分布特性，可以得到一定規(guī)律，從而可以根據(jù)高速鐵路旅客的出行需求每日動(dòng)態(tài)調(diào)整列車運(yùn)行方案，實(shí)施“一日一圖”，精準(zhǔn)匹配運(yùn)力投放與客流需求?？土鲿r(shí)間特征分析是通過對(duì)某一地區(qū)一定時(shí)期內(nèi)高鐵客票數(shù)據(jù)進(jìn)行分析而得到其在不同時(shí)間粒度（時(shí)段客流、日客流、周客流、年客流等）、特殊時(shí)間節(jié)點(diǎn)的不同分布特征?？土骺臻g特征分析是由于高鐵沿線地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、人口數(shù)量、城市功能定位等因素造成旅客出行需求不同，在不同空間呈現(xiàn)不同的客流分布規(guī)律。高鐵客流的空間分布特征可以從客流流向、站點(diǎn)客流、區(qū)段客流、客流運(yùn)距等來進(jìn)行分析。

四、結(jié)論

本文總結(jié)了國(guó)內(nèi)外的高速鐵路客流分析現(xiàn)狀，針對(duì)現(xiàn)有研究不足，提出了基于大數(shù)據(jù)分析的高速鐵路客流研究；接著論述了數(shù)據(jù)挖掘等大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，并詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)挖掘Apriori算法原理；然后針對(duì)本文基于客票數(shù)據(jù)和客座率數(shù)據(jù)的高速鐵路客流分析闡述了其基礎(chǔ)理論；再對(duì)基于Apriori算法的客票數(shù)據(jù)分析得到的旅客出行行為、客流時(shí)空特征逐一分析，并對(duì)分析結(jié)果給出了優(yōu)化建議。通過研究可知，隨著我國(guó)高速鐵路的飛速發(fā)展，高速鐵路客流的數(shù)據(jù)膨脹，傳統(tǒng)的客流分析已無法滿足市場(chǎng)化下的高鐵旅客出行需求，而大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用也為高速鐵路客流分析帶來了新的契機(jī)。本文認(rèn)為，客流分析統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)離不開大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持，只有不斷加大大數(shù)據(jù)技術(shù)的投入，才能滿足人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的出行需求。