大數據下的公交管理系統論文

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1總體思想

基于大數據的智慧云公交調度管理系統建立于智慧公交調度之上，以公交調度業務為主線，在公交車上部署GPS一體化設備、視頻監控設備等，以2G/3G/4G為網絡通道，上位機上部署服務器、調度工作站、維護工作站、監管工作站等硬件設備，以及相關的調度作業、實時監管、遠程維護等軟件系統，實現上下位數據交互。

2技術框架及功能設計

為了確保公交數據多年的數據不丟失，公交系統運行穩定、快速高效，整個系統采用數據倉庫、云技術、大數據、虛擬網絡等高端技術設計，實現從終端數據采集、基礎數據運維、調度作業、實時監管、高級挖掘分析等功能。服務器集群由GPS前置機、時實庫處理服務器、數據庫服務器、WEB應用服務器、文件服務器、流媒體服務器等服務器及相關的交換機、路由器等組成。放在中心機房，統一管理和維護。公交車安裝GPS一體化設備、視頻監控設備等，實時傳輸車輛的運行狀況數據、接收并處理調度中心發出的信息、報站及預報站，與后臺管理中心進行雙向信息交流和通話。同時，車載終端系統還會對車輛速度、行車線路、停靠站點等進行智能分析，當某些參數超過標準值時，終端系統會自動報警，司機可采取相應措施，使公交車更加安全可靠。同時，調度中心能掌握路上運行車輛載客量、速度、停靠、等各種情況信息，可根據車輛位置速度等因素預計出車輛到站時間、距離等，并將這些預報信息通過GPRS發送到各電子站牌顯示出來，乘客通過電子站牌可清楚了解等車情況，極大方便了乘客，提高了公交服務質量。調度中心和二級調度通過調度管理系統，將電子地圖、公交線路網分別或同時，全部或局部顯示在屏幕上，通過操作可以在電子地圖上選取車輛并顯示此時車輛的運行狀態、速度、方向、線路號、車牌號碼、車型等，實現監視、調度、管理各自管轄的公交車，并對公交車、司機等進行上下班、里程、正點率、完成率、油耗、材損等考核和獨立核算。

3關鍵技術分析

3.1數據倉庫設計、數據挖掘實現

公交GPS數據每10s上傳1包（約100個byte），每輛車平均運行14個小時，1萬輛車1個月的GPS實時數據大約為151M，加上調度排班、報警、加油加氣、維修保養、票款收入等數據，每個月的實時數據大約500M，若加上視頻監控報警采集數據（1個月約30G）將達到1年就是366G，存儲10年就是3.7T，這樣大規模的數據要快速存取，用以往的關系型數據庫管理已經很難滿足要求，所以采用大數據技術對這些數據進行存儲、清洗、梳理、鉆取，按需求將數據分布統維度和粒度生成熟數據保存，采用數據挖掘算法，快速為用戶按需提供數據是必然，也是實現基于大數據的云智能公交調度管理系統的基礎。

3.2云技術服務技術

大數據存儲在數據中心，而應用存在各個離散的終端，網絡資源不一致，通訊速度也千差萬別，大規模數據快速訪問而不耽誤公交實時調度，用原始的方法幾乎是不可能滿足需求，利用云技術，將數據分塊、切片、緩存、差異化數據交互等處理，建立云服務及云端應用機制，實現全網硬件資源綜合利用的大虛擬網絡環境，充分利用網內所有硬件資源，實現公交快速調度作業是該系統的關鍵所在。

4結論

基于大數據的云智能公交調度管理系統是順應智慧城市發展潮流，充分理解公交調度的現狀和未來發展的基礎上提出的，經過實際應用驗證，得到了用戶的充分認可，在用戶公交調度業務中發揮了極大的作用。基于大數據的云智能公交調度管理系統的實施極大地推動了城市公交信息化建設及智慧城市建設發展步伐，助推了我國大數據技術、云服務技術的快速發展，也為其他行業基于大數據的實時交互應用提供了一個可借鑒的案例。

作者：劉小峰單位：東方電子集團有限公司