軌道交通行政綜合信息管理平臺設計

［摘 要］傳統的軌道交通管理模式已難以滿足日益增長的需求，迫切需要引入先進的信息化技術手段。融合應用大數據與云計算技術，可為建設軌道交通行政綜合信息管理平臺提供強有力的支撐。設計與實現軌道交通行政綜合信息管理平臺具有一定的必要性，融合云計算與大數據技術可以提升城市軌道交通運營效率和管理水平。文章闡述平臺總體架構，詳細介紹平臺關鍵功能模塊，強調這些模塊在平臺運行中的核心作用，并對云計算與大數據技術作出具體選擇，進行系統集成測試、性能優化與安全測試，旨在保障平臺穩定、高效且安全。經全面測試與優化，平臺能滿足軌道交通系統實際需求，為管理人員提供決策依據。

［關鍵詞］軌道交通；管理平臺；大數據；云計算；系統設計

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2025.04.049

［中圖分類號］U29 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1673-0194（2025）04-0-03

0" " "引 言

在城市化進程加快的時代背景下，軌道交通系統是緩解人地矛盾和交通壓力、提高城市居民出行效率的關鍵。但是，城市軌道交通在運營管理期間須處理海量的數據信息，處理難度和出錯率增加［1-3］。在此背景下，集成云計算技術和大數據技術設計軌道交通行政綜合信息管理平臺的重要性不言而喻。該平臺在應用中可綜合云計算彈性擴展能力和大數據深入分析潛力，動態采集軌道交通運營數據，保證存儲效率和智能分析效率增強，為管理決策提供科學依據。

1" " "系統架構設計

1.1" "總體架構

作為軌道交通行政綜合信息管理平臺設計的藍圖，總體架構確定了組成部分及其相互關系［4-5］。平臺集成大數據技術和云計算技術，可通過分層架構注重系統的可擴展性、靈活性和安全性。在設計與開發期間，總體架構分為物聯網層、云計算層和應用層3個主要層次，不同層次之間的數據傳輸和交互以標準化的接口實現（見圖1）。

1.2" "物聯網層

作為平臺運行的基礎，物聯網層的主要作用是采集數據信息。在此結構層中，綜合X86服務器，傳感器、射頻識別（Radio Frequency Identification，RFID）標簽、攝像頭等網絡設備以及相關的安全設備，對軌道交通系統的車輛狀態、客流量、環境參數（如溫度、濕度）等重要數據信息展開實時收集。

1.3" "云計算層

作為數據處理的中心，云計算層負責接收物聯網層采集的數據，并對其展開存儲、處理與分析。在實踐操作期間，云計算層集成人工智能服務、大數據服務和應用開發服務，高效處理海量的數據信息，并將有價值的數據信息提供給上層應用。

1.4" "應用層

作為面向用戶的界面和功能展現層，應用層集成各類應用軟件和工具，為用戶提供軌道交通系統的實時監控、調度管理、數據分析、決策支持等服務。在實際處理中，設計應用層要強調其操作的便捷性和用戶體驗。

2" " "關鍵功能模塊實現

2.1" "數據采集模塊

作為整個平臺的基礎，數據采集模塊負責實時、準確地收集軌道交通系統中的列車運行狀態、乘客流量、票務信息、設備狀態、環境參數等各類數據，從而保證策略制定的系統性和精準性。為了保證數據采集高效，在模塊設計中還與物聯網技術深度結合，將傳感器、RFID標簽、視頻監控等設備分別部署在軌道交通的各個關鍵節點，全面感知軌道交通系統。數據采集模塊擁有多源數據采集能力，強調數據信息的多樣性和全面性。不僅如此，模塊在運行服務中還會將高速的網絡連接和實時數據處理技術作為依據，提高數據信息采集和傳輸的時效性與利用價值［6-7］。

2.2" "數據處理與分析模塊

作為平臺的核心，數據處理與分析模塊深度處理和分析采集到的數據，并從中提取出有規律、有價值的信息。數據處理與分析模塊將大數據技術作為支撐，綜合運用先進的數據分析算法和分布式計算框架高效處理海量數據，其實現的功能主要如下：一是以分布式存儲技術可靠存儲和高效訪問海量數據信息，提高數據管理的質量與效益；二是綜合運用數據格式化、數據壓縮、數據去重等方法進一步處理原始數據，為后續數據分析奠定基礎；三是運用數據挖掘、機器學習等技術深度分析處理后的數據，快速歸納得出乘客出行規律、列車運行效率、設備故障預測等潛在的模式和規律；四是以圖表、報告等形式將分析結果直觀地展示出來，為管理人員提出和踐行管理方案提供方便。

2.3" "決策支持模塊

決策支持模塊將數據處理與分析模塊的結果作為依據，整合軌道交通系統的各項數據、歷史經驗和專家知識，為管理人員決策提供支持。其實現的功能：①結合歷史交通數據，集成應用時間序列分析、機器學習等算法預測未來交通的流量情況，便于列車調度和為乘客提供服務；②分析設備運行狀態預測設備故障風險，根據預測結果制訂維護計劃，最大限度地降低設備故障不良影響；③在突發事件發生時快速分析事件的影響范圍和影響程度，為應急響應提供決策支持；④按照數據分析結果優化列車運行計劃、票務策略、乘客服務等，實現軌道交通系統整體運營效率和服務質量全面提升。

2.4" "用戶交互模塊

作為平臺與用戶之間的橋梁，用戶交互模塊的主要作用是面向用戶提供交互方式，并將系統的運行結果直觀地呈現出來，方便用戶在實踐操作中更加快速且及時地使用和訪問平臺功能。在用戶交互模塊設計中，要注重采取簡潔、直觀的設計風格，保證用戶可以快速理解和輕松掌握平臺功能。同時，用戶交互模塊還會以用戶角色和職責差異為出發點，設置多樣化的權限等級以保證系統運行穩定、數據安全可靠。模塊在服務的時候，還要及時提供靈活的信息查詢功能，為用戶自定義查詢條件提供支持，從而使用戶快速獲取準確的數據信息。

3" " "技術選型與實現

3.1" "云計算技術選型

在云計算技術選型時，須綜合考慮平臺的可擴展性、穩定性和成本效益。選型結果與功能描述如表1所示。

3.2" "大數據技術選型

在大數據技術處理中，應尤其關注數據信息處理的速度、存儲效率和分析能力。關聯規則挖掘算法用于發現數據集中不同項之間的關系，即利用計算項集的支持度和置信度將頻繁項集和強關聯規則識別出來。支持度則為在數據集中項集出現的頻率，置信度表示給定項的情況下，另一個項出現的概率。支持度公式如下：

（X，Y）=P（X∪Y）（1）

置信度公式如下：

（X→Y）=P（X/Y）（2）

式（1）、式（2）中，X和Y為數據集中的項。

線性回歸模型是用于預測的統計方法，可假設目標變量和解釋變量之間的線性關系：

（3）

式（3）中，α為常數項，β為回歸系數，ln為取自然對數，ε為隨機誤差項，Xn為n個影響因素。

決策樹算法用于分類和回歸的非參數監督學習，通過遞歸地劃分數據特征空間來構建模型。在構建過程中，需要計算信息增益、基尼指數等指標來選擇最優的劃分特征，詳情如圖2所示。

4" " "系統測試與優化

4.1" "系統集成測試

系統集成測試環節，重點關注平臺整體性能以及不同功能模塊之間的協同工作能力。在測試時，內容要包括數據采集模塊的準確性、數據處理與分析模塊的時效性、決策支持模塊的實用性和用戶交互模塊的友好性。模擬構建真實情境進行全面的壓力測試和穩定性測試，保證在實際應用中，搭建的平臺能夠滿足用戶需求，并實現穩定運行目標。

4.2" "性能優化

在性能優化環節，優化數據采集、處理、分析和存儲等關鍵環節。通過優化傳感器布局和網絡傳輸協議提高數據采集模塊采集數據信息的準確性和實時性，利用分布式計算和并行處理技術提高數據處理與分析模塊的數據處理速度和分析效率。對數據庫進行索引優化和查詢優化，切實保證數據檢索和聚合計算的性能得到更進一步增強。

4.3" "安全測試

對平臺展開安全漏洞掃描和滲透測試，評估平臺是否存在數據傳輸、存儲和處理漏洞。嚴格測試平臺的訪問控制、身份認證和數據加密等安全措施，防止非法訪問和數據泄露。

5" " "結束語

軌道交通行政綜合信息管理平臺在設計與開發時，應注重融合大數據與云計算技術，可增強軌道交通系統的整體運營效率和管理水平。本研究從物聯網層、云計算層和應用層闡述平臺的系統架構設計，并對數據采集、處理與分析、決策支持和用戶交互等關鍵功能模塊展開介紹，同時討論云計算和大數據技術的具體選型和測試系統，旨在提高系統運行能力和服務效率。

主要參考文獻

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