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      基于大數(shù)據(jù)分析決策技術(shù)在道路運輸行業(yè)的應(yīng)用

      2016-11-09 23:05:24邢漫路王臻韓亮劉娜段成民
      關(guān)鍵詞:道路運輸大數(shù)據(jù)

      邢漫路 王臻 韓亮 劉娜 段成民

      摘要:大數(shù)據(jù)分析決策技術(shù)是互聯(lián)網(wǎng)+中的重要技術(shù)組成部分。各行各業(yè)陸續(xù)打造自己的大數(shù)據(jù)分析決策平臺。交通運輸行業(yè)擁有道路運輸管理平臺、道路運輸服務(wù)平臺中各類道路運輸數(shù)據(jù)資源。本文對道路運輸行業(yè)中的特點進(jìn)行解析,并根據(jù)業(yè)務(wù)分支需求,提出了大數(shù)據(jù)分析決策系統(tǒng)在道路運輸行業(yè)上的應(yīng)用價值和應(yīng)用領(lǐng)域。

      關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù) 分析決策 道路運輸

      中圖分類號:TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1007-9416(2016)09-0095-01

      1 概述

      依托道路運輸管理平臺、道路運輸服務(wù)平臺中各類道路運輸數(shù)據(jù)資源,進(jìn)行深入挖掘分析,可集中展現(xiàn)對客運、貨運、線路、執(zhí)法、出行等行業(yè)管理及服務(wù)內(nèi)容的分專題分析,以及綜合監(jiān)測預(yù)警、綜合分析預(yù)測和系統(tǒng)應(yīng)用分析等綜合分析,為道路運輸行業(yè)宏觀的管理提供支撐。依據(jù)車輛監(jiān)控、客流信息、軌跡數(shù)據(jù)、違章處理等基礎(chǔ)應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫資料進(jìn)行統(tǒng)計、分析,歸納生成各種報表,為管理部門準(zhǔn)確掌握行業(yè)運行狀況、合理科學(xué)決策提供支撐。另外為管理部門決策提供模型和算法庫、為平臺提供更多高層次的數(shù)據(jù)。

      2 系統(tǒng)功能

      道路運輸大數(shù)據(jù)分析決策系統(tǒng)主要包含多維度行業(yè)數(shù)據(jù)分析、專題分析、綜合分析等功能。如圖1所示。

      3 多維度行業(yè)數(shù)據(jù)分析

      多維數(shù)據(jù)分析(MOLAP),使道路運輸管理相關(guān)的分析人員能夠從多個角度對從運營數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)化出來的、能夠真正為用戶所理解的信息進(jìn)行快速、一致、交互地存取,并能夠從不同的角度審視業(yè)務(wù)情況,而獲得對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的更深入的理解。例如對于出租車運營數(shù)據(jù),可以從時間、地域、運營收入、違章情況等多個角度進(jìn)行剖析,從而快速地從一維轉(zhuǎn)變到另一維,將不同角度的信息以數(shù)字、直方圖、餅圖、曲線等等方式展現(xiàn)在用戶面前。

      4 專題分析

      4.1 客運站場專題分析

      分析各站各班次、班線發(fā)送量分布和趨勢,并實現(xiàn)旅客空間流向的智能分析。通過分析各站發(fā)送量、流向、飽和度來分析客運場站的規(guī)劃合理性;構(gòu)建交通規(guī)劃的數(shù)據(jù)模型,為客運站場(含候車亭)的規(guī)劃建設(shè)及智能分析提供決策依據(jù)。包括流量、客運量預(yù)測分析。

      4.2 經(jīng)營線路狀態(tài)分析

      查詢、統(tǒng)計線路類型的發(fā)送量、實載率情況及變化趨勢,實現(xiàn)線路規(guī)劃、最優(yōu)路徑分析、線路客流狀態(tài)等分析;按照省內(nèi)外線路查看發(fā)送量、實載率情況及變化趨勢;基于線路、營運業(yè)戶的多維挖掘分析,分析每條線路的業(yè)戶的發(fā)送量、實載率分析。實現(xiàn)我省客運線路指標(biāo)的圖形化管理,并提供線路規(guī)劃、最優(yōu)路徑分析、線路客流狀態(tài)等功能;班線客車與包車的客運流量流向分析,為規(guī)劃新的班線、調(diào)整已有班線運力提供依據(jù)?;诰€路、車輛的多維挖掘分析,分析線路類型與車輛技術(shù)等級、車型、座位機構(gòu)深度分析。

      4.3 貨運站場專題分析

      構(gòu)建交通規(guī)劃的數(shù)據(jù)模型為貨運站場規(guī)劃建設(shè)提供決策依據(jù)。

      4.4 營運車輛專題分析

      監(jiān)測客運車輛班車、旅游車、出租車時間、空間分布情況;按時間、地理查詢班車、旅游車、出租車分布情況;按照車輛燃油類型、技術(shù)等級、使用年限等多維的挖掘分析車輛分布和變化趨勢。

      4.5 經(jīng)營業(yè)戶專題分析

      分析、挖掘經(jīng)營業(yè)戶在企業(yè)級別的市場分布、趨勢;分析、挖掘經(jīng)營業(yè)戶在企業(yè)經(jīng)濟性質(zhì)的市場分布、趨勢;按經(jīng)營業(yè)戶的經(jīng)濟性質(zhì)、資質(zhì)等級、車輛規(guī)模分類等多維度挖掘分析經(jīng)營業(yè)戶的市場集中度。

      4.6 運政稽查專題分析

      按時間、地理、部門的稽查案件數(shù)、結(jié)案數(shù)量、行政復(fù)議數(shù)量、結(jié)案率以及上述指標(biāo)歷史同比;按時間、地理統(tǒng)計每萬車發(fā)生率及歷史趨勢;稽查案件數(shù)量排名前N位企業(yè);稽查案件數(shù)量排名前N位車輛;按時間、地理、稽查處罰行為、違章條例代碼等多角度挖掘分析案件數(shù)量、結(jié)案率和罰款金額;按時間、地理、經(jīng)營業(yè)戶經(jīng)濟性質(zhì)、資質(zhì)等級等多角度挖掘分析案件數(shù)量、結(jié)案率和罰款金額。

      4.7 道路運輸安全專題分析

      按照時間段(季節(jié)、每日時段等)、事故發(fā)生區(qū)域、事故性質(zhì)、傷亡人數(shù)等分析道路運輸行車事故數(shù)據(jù),并對其變化趨勢進(jìn)行預(yù)測分析。

      4.8 出行特征分析

      日常的小時、周、月、年統(tǒng)計各個主客場站發(fā)送量、實載率;五一、十一、春運的小時、周、月、歷年的各客運站發(fā)送量和實載率,并對其進(jìn)行預(yù)測分析。

      4.9 視頻統(tǒng)計分析

      定期地對客運站、客運車輛監(jiān)控視頻信息進(jìn)行分析,依靠大數(shù)據(jù)的手段深入挖掘監(jiān)控信息,分析總結(jié)道路運輸運行的外在和潛在規(guī)律,科學(xué)有利地指導(dǎo)交通運輸和城市管理部門的日常工作。

      針對客運站視頻,嘗試進(jìn)行客流量聚集與時間分布、與不同客運站點間關(guān)聯(lián)關(guān)系等分析。

      針對客運車輛監(jiān)控視頻,嘗試進(jìn)行駕駛員疲勞駕駛與時間分布關(guān)聯(lián)關(guān)系等分析。

      5 綜合分析

      5.1 綜合監(jiān)測預(yù)警

      實現(xiàn)對道路運輸行業(yè)的運輸需求(如道路運輸客貨運量、周轉(zhuǎn)量、公共汽車運量、出租汽車載客次數(shù)、出租汽車客運量、營運車輛維修工作量、檢測工作量等)、供給能力(如從業(yè)企業(yè)數(shù)量、從業(yè)人員數(shù)量、客車車輛、貨運車輛、公交車、出租車擁有量、客運車輛座位結(jié)構(gòu)、貨運車輛核定噸位數(shù)、客運場站數(shù)量等)、運輸效率(如市場集中度、平均實載率、上座率、發(fā)送量占比、飽和度、平均運距等)的監(jiān)測預(yù)警。

      5.2 綜合分析預(yù)測

      按年度、區(qū)域、類別統(tǒng)計各道路運輸領(lǐng)域監(jiān)測數(shù)據(jù),結(jié)合多種分析手段進(jìn)行分析,以圖表結(jié)合、多層次、多角度的進(jìn)行展現(xiàn),客觀、直觀地反映出道路運輸行業(yè)運行過程中的各類數(shù)據(jù)發(fā)展勢態(tài)、空間分布規(guī)律和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)性規(guī)律。

      5.3 系統(tǒng)應(yīng)用分析

      系統(tǒng)通過統(tǒng)計使用人員的操作習(xí)慣、搜索詞頻等,挖掘行業(yè)管理人員或從業(yè)人員業(yè)務(wù)需求,系統(tǒng)可基于需求統(tǒng)計對系統(tǒng)的實施效果進(jìn)行分析,并進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)。

      6 結(jié)語

      本文通過對道路運輸?shù)奶貏e進(jìn)行分析,結(jié)合大數(shù)據(jù)分析決策技術(shù),找到了為管理部門準(zhǔn)確掌握行業(yè)運行狀況、合理科學(xué)決策提供支撐,同時為管理部門決策提供模型和算法庫、為平臺提供更多高層次的數(shù)據(jù)的價值。

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