服務(wù)于地鐵運(yùn)營(yíng)的車(chē)輛智能運(yùn)維系統(tǒng)研究及應(yīng)用

摘" 要：隨著地鐵列車(chē)通信不斷發(fā)展和軌道交通車(chē)輛設(shè)備智能化程度的不斷提高，地鐵運(yùn)營(yíng)對(duì)通過(guò)智能化技術(shù)改變運(yùn)營(yíng)方式也越來(lái)越迫切，這對(duì)車(chē)輛智能運(yùn)維運(yùn)用提出更高的要求。該文研究地鐵車(chē)輛運(yùn)營(yíng)的需求，深入分析智能化技術(shù)提升地鐵運(yùn)營(yíng)效率可行性，設(shè)計(jì)服務(wù)列車(chē)運(yùn)營(yíng)的車(chē)輛智能運(yùn)維系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞：地鐵運(yùn)營(yíng)；智能化；車(chē)輛智能運(yùn)維；軌道交通；大數(shù)據(jù)技術(shù)

中圖分類(lèi)號(hào)：U279.32" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " 文章編號(hào)：2095-2945（2023）15-0026-04

Abstract： With the continuous development of metro train communication technology and the continuous improvement of the intelligent means of equipment for rail transit vehicles， the metro operation has also become increasingly urgent in changing the operation mode through intelligent technology， which poses higher requirements for the intelligent operation and maintenance of metro. This paper studies the demand for the metro operation， analyzes the feasibility of intelligent technology to improve metro operation efficiency， and thus designs an intelligent metro operation and maintenance system.

Keywords： metro rail transit vehicles; intelligence; vehicle intelligent operation and maintenance; rail transit; big data technology

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷發(fā)展，以地鐵車(chē)輛為代表的軌道交通裝備的智能化程度也越來(lái)越高，大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、5G等技術(shù)也在車(chē)輛感知、專(zhuān)家診斷領(lǐng)域獲得了越來(lái)越多的應(yīng)用，使得更多的車(chē)輛數(shù)據(jù)可以被采集、傳輸，故障可以被診斷、預(yù)測(cè)，為車(chē)輛運(yùn)營(yíng)的智能化運(yùn)維化奠定了基礎(chǔ)[1]。而軌道交通行業(yè)是注重安全、效率的行業(yè)，但傳統(tǒng)運(yùn)營(yíng)管理存在部分缺陷，調(diào)度難以掌握車(chē)輛的運(yùn)行狀況，司機(jī)和地面溝通成本高、效率低，正線地鐵一旦出現(xiàn)故障，故障分析時(shí)間長(zhǎng)。本文主要研究地鐵車(chē)輛運(yùn)營(yíng)的需求，深入分析車(chē)輛智能運(yùn)維技術(shù)如何實(shí)現(xiàn)，并匹配地鐵運(yùn)營(yíng)管理模式，提升運(yùn)營(yíng)管理效率。

1" 需求分析

傳統(tǒng)地鐵車(chē)輛正線運(yùn)營(yíng)時(shí)，車(chē)輛一旦發(fā)生故障，正線司機(jī)進(jìn)行相關(guān)緊急操作，如果車(chē)輛故障不能復(fù)位，立刻通知行車(chē)調(diào)度（OCC），并把相關(guān)問(wèn)題、車(chē)輛當(dāng)時(shí)狀態(tài)描述給OCC，OCC行車(chē)調(diào)度通知車(chē)輛段或者停車(chē)場(chǎng)檢修調(diào)度，檢修調(diào)度根據(jù)行車(chē)調(diào)度的描述，推薦相關(guān)的緊急操作；如果3～5 min以?xún)?nèi)司機(jī)未能根據(jù)指示恢復(fù)，可能導(dǎo)致列車(chē)晚點(diǎn)、嚴(yán)重甚至清客下線。針對(duì)正線的故障，技術(shù)人員需要待車(chē)回庫(kù)后，上車(chē)拷貝數(shù)據(jù)，并通過(guò)專(zhuān)用軟件分析，最后給出故障分析報(bào)告，安排相關(guān)廠家進(jìn)行檢修。該傳統(tǒng)的地鐵運(yùn)營(yíng)模式存在以下缺點(diǎn)。

1）正線司機(jī)處理故障的時(shí)間寶貴，正線司機(jī)故障處置時(shí)間通常只有3～5 min，時(shí)間范圍之內(nèi)未及時(shí)恢復(fù)車(chē)輛進(jìn)行清客下線處理；但通常3～5 min時(shí)間內(nèi)都是處于司機(jī)、OCC行車(chē)調(diào)度、檢調(diào)調(diào)度溝通中，并且很難準(zhǔn)確、有效傳達(dá)車(chē)輛狀態(tài)、故障前后現(xiàn)象。根據(jù)以往運(yùn)營(yíng)統(tǒng)計(jì)，很多列車(chē)晚點(diǎn)是由于信息互相傳達(dá)不準(zhǔn)確、溝通時(shí)間較長(zhǎng)，從而造成車(chē)輛晚點(diǎn)

2）司機(jī)按照指導(dǎo)處理過(guò)程中，難以實(shí)時(shí)掌控司機(jī)處理的是否有問(wèn)題，無(wú)法中途快速干預(yù)。

3）故障事件后無(wú)法第一時(shí)間快速獲取列車(chē)運(yùn)行數(shù)據(jù)，通常都是等待列車(chē)回庫(kù)才能下載數(shù)據(jù)，存在大量的等待時(shí)間，特別是一些緊急、突發(fā)安全故障，如果無(wú)法第一時(shí)間處理，則會(huì)影響地鐵運(yùn)營(yíng)公共形象。

4）數(shù)據(jù)下載后，需要組織不同專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員分析原因，通常至少需要1 d的時(shí)間提供故障分析報(bào)告，影響列車(chē)。

針對(duì)傳統(tǒng)模式現(xiàn)狀，迫切需要搭建一套車(chē)輛智能運(yùn)維系統(tǒng)。故障觸發(fā)時(shí)，檢修調(diào)度第一時(shí)間、快速掌握故障及其關(guān)鍵系統(tǒng)信息，地面DCC調(diào)度快速為司機(jī)提供解決方案、針對(duì)司機(jī)操作不準(zhǔn)確的地方及時(shí)干預(yù)，事后短時(shí)間內(nèi)支撐技術(shù)人員快速分析，實(shí)現(xiàn)售后人員上車(chē)不拷貝數(shù)據(jù)，通過(guò)地面車(chē)輛智能運(yùn)維平臺(tái)分析，并提供故障分析報(bào)告，車(chē)輛回庫(kù)前，檢修人員提前準(zhǔn)備相關(guān)的工具、備件，并進(jìn)行工單通知，檢修工作提前準(zhǔn)備。

2" 詳細(xì)設(shè)計(jì)

車(chē)輛智能運(yùn)維整體設(shè)計(jì)包括車(chē)地?cái)?shù)據(jù)傳輸、地面故障報(bào)警、故障引導(dǎo)、應(yīng)急場(chǎng)景、故障快速分析和故障詳細(xì)分析。

2.1" 車(chē)地?cái)?shù)據(jù)傳輸

車(chē)輛車(chē)載安裝無(wú)線傳輸設(shè)備，設(shè)備具備MVB板卡、以太網(wǎng)板卡，并接入列車(chē)控制網(wǎng)絡(luò)、車(chē)輛維護(hù)以太網(wǎng)，通過(guò)2個(gè)網(wǎng)絡(luò)采集整車(chē)及車(chē)載設(shè)備的狀態(tài)、故障相關(guān)數(shù)據(jù)；無(wú)線傳輸接入車(chē)地?zé)o線傳輸網(wǎng)絡(luò)，并通過(guò)車(chē)地傳輸通道按照TCP、FTP接口發(fā)送回地面車(chē)輛智能運(yùn)維平臺(tái)[2]。

車(chē)廂攝像頭視頻統(tǒng)一匯入車(chē)載CCTV視頻主機(jī)，視頻主機(jī)接入車(chē)地?zé)o線傳輸網(wǎng)絡(luò)，支持地面軟件平臺(tái)按照RSTP接口調(diào)取攝像頭視頻流（見(jiàn)表1）。

2.2" 地面故障告警

2.2.1" 故障聲光報(bào)警

系統(tǒng)識(shí)別車(chē)輛故障信息，并根據(jù)故障的影響程度，DCC觸發(fā)不同級(jí)別的進(jìn)行聲光報(bào)警提醒，針對(duì)影響行車(chē)安全的時(shí)間并鳳鳴，保障故障發(fā)生的第一時(shí)間調(diào)度人員進(jìn)行識(shí)別，減少司機(jī)和地面溝通時(shí)間。故障提醒方式按照是否影響行車(chē)安全分成三類(lèi)（表2）。

2.2.2" 不同車(chē)輛段故障提醒方式

針對(duì)單條地鐵線運(yùn)營(yíng)線路，所有故障的報(bào)警都由車(chē)輛段DCC進(jìn)行呈現(xiàn)。針對(duì)車(chē)輛在不同線路混跑，需要考慮當(dāng)前車(chē)輛所跑線路、軌旁檢測(cè)設(shè)備所屬線路。如果車(chē)輛當(dāng)前跑線路A，則一般當(dāng)天都跑線路A；如果多線路存在共線部分，以車(chē)輛首次到達(dá)非共線部分判定當(dāng)前所跑線路。該線路車(chē)輛段的平臺(tái)報(bào)警只顯示當(dāng)前線路所跑的車(chē)輛。車(chē)輛經(jīng)過(guò)軌旁設(shè)備報(bào)告的故障，判斷軌旁設(shè)備所歸屬的車(chē)輛段，該車(chē)輛段平臺(tái)進(jìn)行報(bào)警。

1）車(chē)載、預(yù)警類(lèi)彈窗故障。根據(jù)車(chē)輛發(fā)生故障時(shí)的實(shí)際線路或段場(chǎng)位置，匹配不同的段場(chǎng)系統(tǒng)賬號(hào)進(jìn)行彈窗信息的區(qū)分展示。

2）軌旁檢測(cè)類(lèi)彈窗故障。根據(jù)軌旁設(shè)備在線路或段場(chǎng)的實(shí)際檢測(cè)位置，匹配不同的段場(chǎng)系統(tǒng)賬號(hào)進(jìn)行彈窗信息的區(qū)分展示。

2.3" 故障引導(dǎo)

通過(guò)部署在DCC的聲光報(bào)警器、系統(tǒng)顯示大屏快速提醒DCC調(diào)度人員車(chē)輛正線運(yùn)營(yíng)發(fā)生故障，調(diào)度人員進(jìn)入系統(tǒng)后，系統(tǒng)根據(jù)不同故障場(chǎng)景匹配不同引導(dǎo)方案，引導(dǎo)調(diào)度人員獲取不同類(lèi)型的故障相關(guān)信息，輔助調(diào)度人員或者技術(shù)人員分析、決策（表3）。

整個(gè)故障觸發(fā)、引導(dǎo)調(diào)度/技術(shù)人員的流程見(jiàn)表4。

2.4" 應(yīng)急場(chǎng)景

針對(duì)影響列車(chē)動(dòng)車(chē)的故障，司機(jī)會(huì)匯報(bào)調(diào)度，根據(jù)調(diào)度的建議進(jìn)行緊急操作，傳統(tǒng)模式不能掌握司機(jī)故障恢復(fù)進(jìn)度、當(dāng)前旁路操作，如果司機(jī)操作不當(dāng)?shù)孛鏌o(wú)法及時(shí)干預(yù)。

根據(jù)不同影響動(dòng)車(chē)故障場(chǎng)景的司機(jī)處置步驟，轉(zhuǎn)化成網(wǎng)絡(luò)IO及司機(jī)操作旁路。當(dāng)某應(yīng)急場(chǎng)景觸發(fā)時(shí)，系統(tǒng)監(jiān)聽(tīng)I(yíng)O/旁路狀態(tài)，自動(dòng)識(shí)別當(dāng)前應(yīng)急所處步驟、當(dāng)前哪一個(gè)IO或者旁路和應(yīng)急不符合，待操作處理。當(dāng)司機(jī)操作系統(tǒng)提示報(bào)警，調(diào)度DCC反饋司機(jī)進(jìn)行相關(guān)操作，系統(tǒng)自動(dòng)記錄并識(shí)別司機(jī)的操作是否有問(wèn)題，如果存在異常系統(tǒng)進(jìn)行報(bào)警提前干預(yù)[3]（表5）。

2.5" 故障快速分析

針對(duì)正線未恢復(fù)的故障，需要技術(shù)人員快速給出故障初步調(diào)查報(bào)告，傳統(tǒng)模式下需要等車(chē)輛回庫(kù)，如果是輕微故障，甚至要等到車(chē)輛回庫(kù)才能下載數(shù)據(jù)。

基于部件設(shè)計(jì)、檢修、部件廠家經(jīng)驗(yàn)，將每一個(gè)故障同列車(chē)信號(hào)形成關(guān)聯(lián)，包括故障設(shè)計(jì)的判斷邏輯、跨系統(tǒng)分析所需數(shù)據(jù)的排查、縮小部件排查范圍的采集數(shù)據(jù)、故障伴隨情況，最終形成基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的故障快速分析專(zhuān)家系統(tǒng)，同時(shí)支持基于時(shí)間、空間故障前后5 min的專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)參數(shù)趨勢(shì)變化，第一時(shí)間快速輔助技術(shù)分析故障，解決60%～70% 正線故障可以快速定位，短時(shí)間給出分析報(bào)告（表6）。

2.6" 故障詳細(xì)分析

針對(duì)部分復(fù)雜的故障，基于實(shí)時(shí)故障分析無(wú)法確切給出分析報(bào)告，需要更高頻率的采樣數(shù)據(jù)深入分析，車(chē)載采集故障前后3～5 min的相關(guān)高頻信號(hào)，打包發(fā)給車(chē)載無(wú)線傳輸設(shè)備，傳輸設(shè)備監(jiān)聽(tīng)收到的故障采樣數(shù)據(jù)，將傳輸故障采樣數(shù)據(jù)優(yōu)先級(jí)升至最高，優(yōu)先傳輸該類(lèi)數(shù)據(jù)，保障故障深度分析的數(shù)據(jù)10 min內(nèi)自動(dòng)下載。相關(guān)故障文件及數(shù)據(jù)通過(guò)集成在平臺(tái)的各專(zhuān)業(yè)故障分析工具，實(shí)現(xiàn)故障相關(guān)信號(hào)趨勢(shì)分析，輔助技術(shù)人員決策。

3" 技術(shù)設(shè)計(jì)

軟件設(shè)計(jì)包括車(chē)載軟件設(shè)計(jì)、地面軟件設(shè)計(jì)。車(chē)載軟件主要用于收集車(chē)輛故障、狀態(tài)相關(guān)數(shù)據(jù)，傳輸至地面系統(tǒng)；地面軟件主要利用車(chē)載數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控、分析、故障處置等。

3.1" 車(chē)載設(shè)計(jì)

車(chē)輛一般配置無(wú)線傳輸設(shè)備，接入列車(chē)MVB網(wǎng)、維護(hù)以太網(wǎng)、PIDS網(wǎng)絡(luò)。無(wú)線傳輸設(shè)備通過(guò)MVB網(wǎng)和維護(hù)以太網(wǎng)獲取列車(chē)數(shù)據(jù)，通過(guò)PIDS通道傳輸至地面服務(wù)器。

無(wú)線傳輸設(shè)備支持TCP、FTP傳輸協(xié)議，TCP協(xié)議用于實(shí)時(shí)列車(chē)數(shù)據(jù)、故障傳輸，F(xiàn)TP協(xié)議用于列車(chē)信號(hào)高頻率采樣數(shù)據(jù)傳輸。

3.2" 軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)

車(chē)輛智能運(yùn)維系統(tǒng)整體分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)計(jì)算和數(shù)據(jù)應(yīng)用模塊[4]。

數(shù)據(jù)采集負(fù)責(zé)收集車(chē)載實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、車(chē)載文件數(shù)據(jù)、其他第三方數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)將采集與加工、處理后的數(shù)據(jù)按業(yè)務(wù)劃分存儲(chǔ)，為上層業(yè)務(wù)調(diào)取提供支持；數(shù)據(jù)計(jì)算模塊利用存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)解析、整合運(yùn)算，為數(shù)據(jù)應(yīng)用提供服務(wù)；數(shù)據(jù)應(yīng)用模塊主要包括可視化應(yīng)用與數(shù)據(jù)服務(wù)，為用戶(hù)與第三方提供界面與數(shù)據(jù)能力。

3.2.1" 列車(chē)數(shù)據(jù)采集

系統(tǒng)采用Flume作為采集工具，實(shí)現(xiàn)車(chē)輛數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)與離線的采集。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集采用TCP作為傳輸協(xié)議，實(shí)現(xiàn)車(chē)載數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸，數(shù)據(jù)清洗后以數(shù)據(jù)流形式發(fā)送Kafka存儲(chǔ)，并共享提供第三方進(jìn)行訂閱消費(fèi)。離線數(shù)據(jù)采用FTP協(xié)議，實(shí)現(xiàn)列車(chē)相關(guān)傳感器、故障高頻文件采集接收。

3.2.2" 車(chē)輛數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

為存儲(chǔ)列車(chē)所有數(shù)據(jù)平臺(tái)采用多種混合存儲(chǔ)技術(shù)，主要針對(duì)實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、顯示數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)、離線分析業(yè)務(wù)和大批量原始數(shù)據(jù)。①實(shí)時(shí)原始數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Kafka數(shù)據(jù)池，用于提供平臺(tái)實(shí)時(shí)計(jì)算數(shù)據(jù)源。Kafka主要提供數(shù)據(jù)共享通道，包括整車(chē)信號(hào)數(shù)據(jù)、關(guān)鍵系統(tǒng)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、車(chē)載子系統(tǒng)數(shù)據(jù)。第三方可以通過(guò)kafka數(shù)據(jù)池獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。②實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。計(jì)算資源從kafka獲取原始數(shù)據(jù)，針對(duì)列車(chē)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)展示的業(yè)務(wù)，平臺(tái)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成鍵值對(duì)數(shù)據(jù)形式，存放內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)Redis，Redis支持大量、快速的實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)調(diào)取，同時(shí)會(huì)周期性地把更新的數(shù)據(jù)寫(xiě)入磁盤(pán)存儲(chǔ)。內(nèi)存數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)到車(chē)輛數(shù)據(jù)變化時(shí)，比如速度、溫度、故障的變化時(shí)，及時(shí)推送至前端系統(tǒng)顯示。③列車(chē)部件明細(xì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。車(chē)輛詳細(xì)數(shù)據(jù)包括牽引、制動(dòng)、空調(diào)、車(chē)門(mén)、走行部和網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵部件信息，每個(gè)系統(tǒng)有大量自身設(shè)備監(jiān)測(cè)信息，包括狀態(tài)、故障、傳感器采集用于預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)，這類(lèi)數(shù)據(jù)主要用于故障回朔、數(shù)據(jù)分析、專(zhuān)家診斷和預(yù)警，針對(duì)這類(lèi)非實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)，需要大量明細(xì)數(shù)據(jù)分析、匯總平臺(tái)采用大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)HBase存儲(chǔ)，HBase主要存儲(chǔ)了車(chē)輛原始數(shù)據(jù)，車(chē)輛業(yè)務(wù)所需數(shù)據(jù)，列車(chē)主要系統(tǒng)數(shù)據(jù)。④業(yè)務(wù)結(jié)果存儲(chǔ)。經(jīng)過(guò)平臺(tái)大數(shù)據(jù)運(yùn)算后的結(jié)果，比如應(yīng)急相關(guān)分析結(jié)果，故障/預(yù)警分析、故障的統(tǒng)計(jì)相關(guān)結(jié)果，使用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL存儲(chǔ)，避免業(yè)務(wù)調(diào)用數(shù)據(jù)時(shí)平臺(tái)重新進(jìn)行大數(shù)據(jù)運(yùn)算。同時(shí)支持前端顯示系統(tǒng)所需數(shù)據(jù)調(diào)取。

3.2.3" 數(shù)據(jù)計(jì)算

①實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算利用SPARK-STREAMING計(jì)算引擎[5]進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算、整合，解析列車(chē)網(wǎng)絡(luò)中實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)，包括整車(chē)、關(guān)鍵部件的傳感器采樣數(shù)據(jù)、故障數(shù)據(jù)等，處理完將運(yùn)算結(jié)果推送到數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)，用于后續(xù)的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)。②離線計(jì)算。針對(duì)大量列車(chē)跨時(shí)間、跨空間的離線分析，比如系統(tǒng)趨勢(shì)分析、可靠性分析等，需要通過(guò)歷史數(shù)據(jù)處理，利用Hive工具進(jìn)行離線數(shù)據(jù)處理。Hive主要將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，進(jìn)行邏輯處理，并提供完整的數(shù)據(jù)查詢(xún)功能，同時(shí)將用戶(hù)的查詢(xún)語(yǔ)句轉(zhuǎn)換為大數(shù)據(jù)離線處理MapReduce離線任務(wù)進(jìn)行運(yùn)算。

4" 結(jié)束語(yǔ)

文章分析了地鐵運(yùn)營(yíng)的對(duì)于正線故障處理傳統(tǒng)模式的缺陷，車(chē)輛智能運(yùn)維運(yùn)用與地鐵運(yùn)營(yíng)關(guān)于故障處理流程的契合點(diǎn)，設(shè)計(jì)了服務(wù)于地鐵運(yùn)營(yíng)的車(chē)輛智能運(yùn)維系統(tǒng)，很大程度提高了正線故障處置、分析效率。實(shí)際車(chē)輛智能運(yùn)維系統(tǒng)建設(shè)過(guò)程中，比較受限于車(chē)地傳輸通道質(zhì)量，當(dāng)車(chē)地通信質(zhì)量不理想時(shí)，車(chē)輛實(shí)時(shí)工況、故障的快速分析功能會(huì)受限，可以根據(jù)線路通信具體情況，考慮車(chē)輛智能運(yùn)維優(yōu)化運(yùn)營(yíng)的具體方面。

參考文獻(xiàn)：

[1] 吉敏.基于大數(shù)據(jù)的專(zhuān)家系統(tǒng)在地鐵智能運(yùn)維方面的應(yīng)用研究[J].計(jì)算機(jī)產(chǎn)品與流通，2017（11）：74.

[2] 杜永蘋(píng)，岳凡，馮曉容，等.軌道交通在線監(jiān)測(cè)專(zhuān)用無(wú)線傳輸系統(tǒng)研究[J].無(wú)線通信技術(shù)，2020，29（4）：35-40.

[3] 劉陽(yáng)學(xué).城市軌道交通線網(wǎng)應(yīng)急處置協(xié)調(diào)系統(tǒng)研究[J].都市快軌交通，2016，29（5）：55-59.

[4] 董楠楠，單曉歡，牟有靜.基于Hadoop和MapReduce的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].信息通信，2020（6）：29-31.

[5] 封富君，姚俊萍，李新社，等.大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)清洗框架研究[J].軟件，2017，38（12）：193-196.