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鐵路基礎OD數據管理分析系統研究

2021-03-25 06:30:38胡必松
鐵道標準設計 2021年3期
關鍵詞:鐵路區域分析

胡必松

(軌道交通工程信息化國家重點實驗室(中鐵一院),西安 710043)

1 概述

鐵路基礎OD(Origination and Destination)數據是開展鐵路基礎設施規劃建設、鐵路行車組織、運營管理及營銷決策科學化的重要統計數據和關鍵支撐,每對OD數據均包含了行政區劃范圍、小區名、小區重心、所包含的鐵路車站以及客貨交流統計數據等。在交通大數據及鐵路高質量發展時代背景下,我國鐵路客貨運量統計小區劃分已由483個OD小區調整為582個OD小區,統計品類也擴充到23個品類,即基于582個OD小區的客貨分布交流數據[1-2],其中客類數據分為高速、動車、城際、普速和合計5個品名,貨類數據又分為煤炭、鋼鐵、木材、集裝箱、合計等18個品名。因此,對全國OD小區所有數據檢索是基于7790652對數據的疊加計算。目前鐵路設計中OD客貨交流分析預測尚缺乏成熟的專業軟件,主要是利用已完成類似項目的EXCEL表格進行統計分析[3-6],需要進行大量繁瑣的重復性計算,工作效率低,勞動強度較大,同時OD數據合并計算容易出錯,預測分析功能不足,設計人員難以有效聚焦于OD數據分析、運量預測及項目設計的優化上,因此,開發鐵路基礎OD數據管理分析系統,實現全國范圍內任意OD小區間運量數據統計檢索、分析和預測是非常有必要的。

2 系統需求分析

2.1 基礎年度客運OD數據統計需求

基礎年度客運OD數據統計分析可直觀反映區域鐵路旅客運輸市場發展水平、分布規律等基礎特征。隨著區域鐵路網逐步完善、運輸供給產品日益豐富,客運OD數據規模也愈加龐大和復雜,需結合不同項目進行合理歸并與分析,主要需求包括以下4方面。(1)旅客OD范圍劃定與歸并。分為華北、東北、華東、中南、西北、西南、香港、澳門等大區域,以及根據32個省區及其下轄市、縣、鎮等細分為582個OD小區,能夠結合具體項目影響范圍進行整合與歸并。(2)研究區域旅客到發總量統計。主要用于以時間為軸的發展變化態勢,對掌握鐵路承擔市場份額、研判增長率等提供重要支撐,因此,需要實現對不同地區、不同年度發到量的統計與導出。(3)基于出行區劃的OD分布數據統計。OD分布進一步明確流量的產生和消失地,也是進行流量流向分析的基礎,不同層級鐵路項目的規劃設計對OD數據的分析范圍、分析深度是存在差距的,因此需進行不同深度的劃分,具體可分為大區、省間、市鎮間旅客OD交流等層次。(4)基于運輸供給的OD分布數據統計。目前鐵路客運市場已形成涵蓋高速鐵路、城際鐵路、普速鐵路等多種模式的運輸產品,不同地區內產品組合也不同,因此,需根據運輸供給產品分類分析鐵路旅客OD數據特征,用于分析旅客出行選擇特征、相關線路分工等。

2.2 基礎年度貨運OD數據統計需求

基礎年度貨運OD數據統計分析可直觀反應區域鐵路貨運市場發展水平、區域間產業合作、貨物流量流向等,其系統需求包括以下3方面。(1)貨運OD范圍劃定與細分。與旅客OD范圍劃分類似,但貨運OD范圍劃分還需結合地區資源互補特征、產業合作領域等進行考量,需根據項目服務區內相關節點的資源稟賦、產業結構對全國582個OD進行合并。(2)研究區域貨物到發量統計。對現狀鐵路貨運發送量、到達量的分類統計分析可反應區域現狀貨運市場發展水平、承擔比例,同時也可結合區域不同發展時期的政策環境變化及時掌握鐵路貨運發展的推動因素、受限因素等,因此,需實現對不同地區、不同年度發送量、到達量的統計與導出。同時,不同地區的貨運品名之間存在較大差異,需進一步按品名進行劃分。(3)研究區域貨運OD分布數據統計。需要合理反映不同品名貨物發送量的主要流向區域、到達量的主要來源區域以及交流強度,為進一步預測貨運總量及分布提供基礎依據。

2.3 研究年度客運OD數據預測需求

在基礎年度旅客發到總量、空間分布特征以及歷年變化趨勢的基礎上,結合相關區域經濟發展、人口發展規劃、路網布局等綜合因素,借助一定的數學模型將主要影響因素進行合理量化,并選取適宜的數理方法對研究年度的旅客到發總量、空間分布等進行預測。主要需求包括以下3方面。(1)研究區域旅客到發總量預測。合理量化不同時期的客運增長率,通過對相關模型的參數標定,及時生成研究年度的旅客總量。(2)研究區域客運OD分布預測。采用OD分布預測模型,結合現狀OD分布,將預測的旅客發到總量合理分配到空間各區域之間,生成OD交流分布預測表。(3)研究區域旅客流量流向分析。需結合OD小區劃分及OD分布預測結果,對區域內外主要方向進一步整合歸并,獲得區域鐵路旅客流量流向表。

2.4 研究年度貨運OD數據預測需求

在基礎年度貨物發送量、到達量、空間分布特征以及歷年變化趨勢分析的基礎上,選取適宜的數理方法對研究年度貨物到發總量、空間分布等進行預測。主要包括以下3方面。(1)研究區域貨物到發量總量及分品類預測。(2)研究區域貨流OD分布預測,包括貨運總量OD分布預測與分品類貨運OD分布預測。(3)研究區域貨物OD流量流向分析。結合OD小區劃分結果確定貨物的主要空間流向及流量,生成趨勢及流向圖。

3 系統設計

3.1 系統數據組織

系統數據操作對象為常見的excel、txt文件,圖形輸出包括jpg、png、emf等格式,軟件應盡量簡潔,使用方便,運行快速,保密性好,具有很好的適應性和靈活性。因此,系統數據組織主要為讀取文件類數據,通過.NET文件流進行操作,在內存中建立相應的邏輯關系,但對excel、txt文件表頭有一定的數據格式要求,如表1~表5所示。

表1 OD小區與省份關系

表2 OD小區劃分

表3 指定年度指定品類OD交流 萬t

表4 指定品類發送量、到達量統計 萬t

表5 指定年度分品類發送量、到達量統計 萬t

3.2 系統功能模塊

系統功能模塊劃分如表6所示。

表6 系統功能模塊劃分

3.3 系統體系結構設計

系統體系結構采用微軟推薦的三層架構體系[7-11],如圖1所示。其中,DAL數據訪問層主要負責excel、txt、二進制等文件類的讀寫操作;BLL邏輯處理層是整個系統的核心,封裝了OD數據統計分析、OD生成量預測、OD分布量預測等業務方法類;UI表示層負責用戶與整個系統的交互,僅與界面元素有關;Model實體層是內存中操作的各類數據類。

圖1 系統體系結構

3.4 系統功能模塊關系與處理流程

系統功能模塊關系及處理流程如圖2所示。

圖2 系統功能模塊邏輯關系及流程

OD小區管理模塊:主要通過“原始小區”、“已選小區”、“合并小區”3個列選框實現,同時在系統內存中通過C#字典格式進行存儲。其邏輯關系為:系統讀取OD小區與省份關系表中的數據更新到“原始小區”列選框,供用戶選擇或取消;通過鼠標上下拖動小區位置,后續統計分析生成的excel表格中行列順序即以此為依據;ctrl+鼠標左鍵選擇多個小區,點擊進行合并小區名稱設置,合并后的小區進入“合并小區”列選框,也可取消合并;選好的小區可保存為txt文件;通過讀取小區操作,可彈出打開對話框讀取文件,并更新“已選小區”列選框。

指定品類分年度查詢模塊:OD小區選擇及設置完成后,下拉框中選擇“品類”及“到發量”,起始年份中“結束年份”下拉框中選擇的年份要大于“開始年份”下拉框中選擇的年份,之后進行計算查詢、圖表分析和數據導出。

指定年份分品類查詢模塊:OD小區選擇及設置完成后,復選框中進行品類全選或者自定義選擇,之后進行計算查詢、圖表分析和數據導出。

OD生成量預測模塊:需先進行指定品類分年度查詢,同時需保證至少有3個年度以上數據,以便獲得原始基礎數據及歷年發展趨勢,之后設置預測年度、預測方法及權重、預測參數,進行OD生成量預測、圖表分析和數據導出。系統實現了基于歷史年均增長率法、灰色預測GM(1,1)模型[12-15]、時間序列等組合方法。

OD分布量預測模塊:需要原始OD分布量表、目標年度發送量、到達量,可以是系統自動生成的內存格式,支持用戶人機交互更改,也可以是用戶新建符合格式的Excel表格,系統采用Fratar模型[16-17]進行分布量預測,用戶可設置誤差及迭代次數等參數。

OD數據圖表分析模塊:將各年度到達量、發送量、分布量傳遞到圖表分析組件,生產趨勢圖、流量流向等圖形。

4 系統效果及評價

本系統是一套具有鐵路特色的專業OD數據管理分析軟件,適用于鐵路網規劃、運輸需求分析、運輸組織設計等工作,系統界面及功能詳見圖3~圖5。

圖3 OD小區管理及查詢分析

圖4 OD生成量預測

圖5 OD分布量預測及對比

本系統快捷、方便、高效,運行耗用內存僅為1M左右,能夠滿足現行PC機實際運行環境的需求。系統在內存為4G、處理器主頻為2.67 GHz的PC機上運行效率為:以全國33個省份OD、23個運輸品類OD數據進行數據查詢測試,耗時不到8 s,單個品類OD查詢數據耗時控制在1 s以內;能夠即時進行OD小區發送量、到達量預測;進行50×50個OD分布量預測,求解耗時控制在2 s以內。

系統采用3層架構體系構建,并預留相關接口,有利于標準化的實現和各層邏輯的復用,通過動態DLL鏈接庫將數據實體與各邏輯操作層分開,各個層次能夠保持獨立,系統維護和版本升級時只需替換相應的DLL鏈接庫即可,從而增強系統的可拓展性和適應性,并能降低成本,易于配置和維護。

5 結語

鐵路基礎OD數據管理分析系統實現了對全國鐵路客運、貨運等23個運輸品類的綜合管理,對任意OD小區的分品類客貨交流數據查詢綜合分析應用,對任意OD小區研究年度生成量、分布量進行預測和對OD數據進行圖表分析等功能。系統深入分析用戶需求,采用3層架構體系,實現OD數據統計檢索、分析,實現基于歷史年均增長率法、灰色預測GM(1,1)模型、時間序列等組合方法及Fratar模型進行預測等方面具有一定的創新性。

該系統已在新時代西北及西藏自治區鐵路網規劃、陜西省鐵路網規劃、西安至十堰高鐵、川藏鐵路等項目設計中應用,得到了實際工程項目的檢驗,大幅提高了工作效率,具有很好的支撐輔助作用,下一步將從運量預測方法拓展及OD小區地理信息可視化角度進一步完善系統。

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