浅谈基于数据分析的城市交通故障处理方式研究

中车长春轨道客车股份有限公司 吉林 长春 130062

1 引言

伴随着城市轨道交通工程的急剧增长,轨道交通压力日益增大。轨道交通故障率也在不断上升。城市轨道交通安全格局日益严峻。根据原中华人民共和国建设部于2007年发布的《城市公共交通分类标准》中的定义,城市轨道交通为采用轨道结构进行承重和导向的车辆运输系统,依据城市交通总体规划的要求,设置全封闭或部分封闭的专用轨道线路,以列车或单车形式,运送相当规模客流量的公共交通方式。

《城市公共交通分类标准》中还明确城市轨道交通包括:地铁系统、轻轨系统、单轨系统、有轨电车、磁浮系统、自动导向轨道系统、市域快速轨道系统。此外,随着交通系统的发展已出现其它一些新交通系统。城市轨道交通是城市公共交通的骨干,具有节能、省地、运量大、全天候、无污染(或少污染)又安全等特点,属绿色环保交通体系,特别适应于大中城市。然而随着我国社会轨道交通建设的日益增多,轨道交通发生故障的概率也越来越高,研究解决城市轨道交通故障问题的话题被摆在了台面上。所以针对轨道交通故障具有多因素、模糊性的特点,我们建立了一个与时间和空间相关的轨道交通故障可视化分析模型,并以历史轨道交通故障数据为样本进行分析,并分析了轨道交通故障与各要素之间的关系,明确了各类交通事故的成因和影响因素以及潜在规律和特点,辅助轨道交通安全管理和事故预防。目前,轨道交通管理面临的压力和挑战主要表现在以下几个方面。

2 影响轨道交通的关键因素

2.1 内部因素 影响轨道交通的内部因素,就是轨道交通运营的自身特点这一因素。比如说:如设备状况、设计原因等诸多因素。

2.1.1 设备状况 轨道交通是由各个小系统最终组合成的一个庞大而复杂的系统,这些子系统相互独立而又相互关联。所以,由于设备系统状况造成安全隐患的因素主要有以下两点:

(1)轨道车辆自身因素。轨道车辆是轨道交通系统中的运载工具。由于轨道车辆自身因素导致事故的主要因素是列车脱轨以及列车追尾两个主要的方面。除此之外还有其他车辆因素,如列车制动故障,车门故障,电气故障都对运营安全有一定影响。

(2)工务系统因素。公务系统是轨道交通运营的基础,包含轨道,路基,桥隧,房建以及其它附属设备等。工务系统工作状态异常,会对运营安全带来严重隐患。

2.1.2 设计原因 上海磁悬浮列车轨道下沉,据分析可能是设计勘探时获得的信息不完整造成的,虽然经过有关专家论证属于安全范围之内,但仍在上海市民中引起巨大震动。

2.2 外部因素 所谓外部因素,是外界的社会因素和自然因素,如人员干扰、施工干扰、违法犯罪、恐怖活动、自然气候及其他影响等。

3 海量的轨道交通故障数据的预处理

为了处理轨道交通故障数据。

本文利用四组数据集进行事故发生分析和碰撞类型分析。

事故数据的清理与预处理:首先对三个原始数据集进行融合,过滤掉不必要的字段,从三个数据集中提取15个字段。第二,数据集成、数据转换和数据规范。

4 轨道道路交通故障的时空分析

大数据可视化分析是计算机分析认知能力对人类可视化信息优势的有效手段,利用人与机器交互作用的分析方法和交互技术,人与机器的个体力量有机融合,让他们更直观、更高效地了解大数据背后的信息、知识和智慧。大数据可视化分析技术为交通数据分析提供了一种直观有效的方法。我们支持交互式筛选和浏览结果,并通过可视化方法直观地显示复杂的交通数据及其分析结果。

大数据可视化分析技术可以应用于轨道道路交通事故的可视化分析,主要是通过时间和空间,可以从多个方向进行发现。在此基础上,将时间和空间的维度相结合,对轨道交通事故进行时空关系可视化分析,了解交通事故的时空连锁特征,保障城市轨道交通安全。

城市轨道交通事故是复杂的、随机的,是由路况、道路特性、天气等因素共同作用的结果。然而,由于城市居民出行时间规律性强,有必要考察交通事故发生的时间维度特征。

城市轨道交通事故时间分布曲线反映了交通事故在一天24小时内的时间变化规律。平日和周末交通事故的分布有很大差别。周末城市轨道交通事故分布曲线在早晚高峰时段不明显。与平日相比,可以看到周末的繁忙。由于追求原因,平日车出行集中在上下班时间,此时车流量大,道路拥堵,交通事故增多,周末小汽车出行时间比平日慢,分布比较平均。

如上所述,城市轨道交通事故的分布与交通规则和市民的交通量密切相关。交通量越大,发生交通事故的概率越大。因此,可以在事故多小时内加强交通安排,减轻交通压力,降低事故率。

结论

城市轨道交通数据可视化分析为轨道交通大数据分析提供了一种直观有效的方法。它支持复杂交通数据及其分析结果的简化和直观表达,使结果更易于解释。它具有广泛的应用场景,能够辅助城市轨道交通的安全平稳运行。