论文部分内容阅读
摘要：基于大数据分析思想，通过下载运营电客车每天运行的车载日志，基于.NET平台，利用C#语言、SQLite数据库编写统计分析系统，对郑州地铁1号线信标未读取（丢失）数量进行统计分析。利用该统计分析系统可对信标丢失数量进行统计并储存于数据库中，通过数据的积累，应用大数据对单个列车或单个信标的运行状态进行趋势评估分析，提前发现性能状态不良的静态信标，提前处理，实现优质化运营。本文研究成果对静态信标使用年限、设备老化规律的研究具有重要借鉴意义。
关键词：大数据;静态信标;信标读取链路;趋势分析
引言
静态信标主要为列车提供定位及误差校准服务，列车定位的建立及站台精确停车都依靠读取静态信标来实现，静态信标对列车正常运行有着至关重要的作用，静态信标工作状态的好坏直接影响列车运行的质量。
郑州地铁1号线全线信标数量接近800个，设备数量大、分布广，工作状态监测困难。通过研究，结合C#语言及SQLite数据库开发信标读取自动分析系统，利用每天列车运行车载日志，自动导入系统进行信标丢失筛选储存，通过数据积累汇总，运用大数据分析思想，完成对信标丢失的确实分析，及时发现工作状态不良的信标。
一、大数据应用的背景和内涵
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
城市轨道交通行业亦是如此，且伴随发展势头稳步加快，行业科技水平持续走高，“互联网+城轨”已经从理念落实到实践，以大数据为基石的统计分析工作，将在很大程度上影响到城轨行业在快速健康发展期中的走势。
然而，碍于种种原因，至今我国城市轨道交通行业的数据统计工作开展得并不理想。基础数据的部分缺失，削弱了统计数据的分析价值，也在很大程度上致使从业经验甚至行业感觉成为不可或缺的参考。事实上，在大数据时代，基于城市轨道交通行业的每一条数据，都应该聚合为行业发展的智库，以数据分析为主导的决策，也许能发挥出更大、更好的功效，包括但不限于咨询、建设和运营，更覆盖着城轨装备的全生命周期[1]。
二、大数据分析的作用
（一）统计分析的作用
数据分析一般可分三个步骤：一是收集数据;二是整理数据;三是分析数据。最后一步分析数据，就是在数据面前，将隐藏在背后的信息和价值挖掘出来，数据分析对于大数据来说是最重要的，因为大数据的最终目的是转化为价值信息，让大数据会说话，准确反馈问题，同时找准问题突破口，提供有效决策[2]。而列车每天运行会产生海量日志数据信息，对这些海量日志数据经过“大数据”分析，将产生大量价值信息，将这些价值信息进行系统分析、形成统计分析报告，不但可以反映所有信标的工作情况、存在问题，另一方面也可以根据历史数据反映出信标工作状态的趋势变化，并寻求一种规律，为设备的维护保养及更换提供数据支撑。
（二）大数据遇到的困境
在目前的统计分析工作中，运用大数据资源还有许多困难，如无配套信息系统、数据信息不全、技术力量匮乏等问题，主要表现在无配套的大数据统计信息系统[2]。
以郑州地铁1号线为例，目前郑州地铁1号线全线共计接近800个静态信标，每天上线运营列车接近40列，按照现行的统计方法，需要单独一人负责，全天人工进行数据统计，在统计过程中极易因为人工失误导致数据准确性下降。整个统计工作耗时、耗力且准确性低，不能很好地为后续分析工作提供帮助。
三、信标自动读取分析系统概述
基于大数据分析思想，郑州地铁通过下载地铁电客车每天运行的车载日志，利用C#语言及数据库自行开发一款信标读取自动分析系统，对郑州地铁信标未读取（丢失）数量进行统计分析，减少人工统计带来的不良影响。并利用该统计分析系统可对信标丢失数量进行统计并储存于数据库中，通过数据的积累，应用大数据对单个列车或单个信标的运行状态进行趋势评估分析，提前发现性能状态不良的静态信标，提前处理，实现优质化运营。
（一）系统架构
开发此套系统要保证它具有高度的智能性、集成性，首先是对功能需求进行收集，具体功能需求如下：
①日志一键导入、处理，以动画代替处理过程;
②实现单个日志处理和批量日志处理，灵活实现切换，节省操作时间;
③管理平台界面需要显示丰富的信息;
④软件集成度高，节省繁琐操作过程，实现更加快捷、方便的操作体验;
⑤实现数据库存储调用，并可根据需求单独筛选，筛选结果可以柱状图、折线图等按照需求进行排列，更好实现趋势分析。
（二）程序及数据库设计
程序设计基于.NET平台，采用C#语言开发，根据需求功能进行程序设计。
信标自动读取分析系统采用SQLite数据库，SQLite是一款轻型的数据库它占用资源非常的低。它能够支持Windows/Linux/Unix等主流的操作系统，同时能够跟很多程序语言相结合。
通过程序将列车日志信息导入到数据库中并按照数据库字段进行存储，目前数据库中除了列车丢标信息，还有14个字段，分别存储其他不同的日志信息，可以为后续分析提供数据支持。
（三）界面编制
信标读取自动分析系统主要包括两个界面：主体界面、数据查询界面。
主体界面包括图表区、状态区、功能区、属性区。可实现下列功能：
①导入过程中状态显示;
②车次号、日期、总丢标数、最高丢标数量、最高丢失信标的名称;
③导入数据情况可在图表区以柱状图进行显示。
数据查询界面包括查询条件区、选项区、走势区、功能区。可实现下列功能：
①可选定查询条件（日期、车次号、信标名称）;
②可自由对查询结果显示方式进行更改;
③可实时显示数据库存储数量，并可对导入的数据进行智能去除重复数据，提高准确率。
总结
随着大数据的应用与发展，实现城市轨道交通的信息化，将是未来城规转型发展的方向。深入挖掘统计数据信息，灵活应用大数据资源，构建数据采集存储—数据整合—分析计算—数据发布—数据应用的全新統计流程，进而搭建数据高度融合的统计信息化平台，对提高统计分析质量具有重要作用。而做好统计分析工作，是推动城市轨道交通信息化发展的基础。统计分析离不开大数据，城市轨道交通信息化建设离不开大数据应用，只有充分利用好大数据资源，才能有效发挥统计分析工作在实际生产中的重要作用。
参考文献：
[1]王博.大数据时代更要用活行业数据[J].城市轨道交通，2015-12-15
[2]王卓.灵活应用大数据、提高统计分析质量[J].交通规划与管理，2018-01-15.
关键词：大数据;静态信标;信标读取链路;趋势分析
引言
静态信标主要为列车提供定位及误差校准服务，列车定位的建立及站台精确停车都依靠读取静态信标来实现，静态信标对列车正常运行有着至关重要的作用，静态信标工作状态的好坏直接影响列车运行的质量。
郑州地铁1号线全线信标数量接近800个，设备数量大、分布广，工作状态监测困难。通过研究，结合C#语言及SQLite数据库开发信标读取自动分析系统，利用每天列车运行车载日志，自动导入系统进行信标丢失筛选储存，通过数据积累汇总，运用大数据分析思想，完成对信标丢失的确实分析，及时发现工作状态不良的信标。
一、大数据应用的背景和内涵
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
城市轨道交通行业亦是如此，且伴随发展势头稳步加快，行业科技水平持续走高，“互联网+城轨”已经从理念落实到实践，以大数据为基石的统计分析工作，将在很大程度上影响到城轨行业在快速健康发展期中的走势。
然而，碍于种种原因，至今我国城市轨道交通行业的数据统计工作开展得并不理想。基础数据的部分缺失，削弱了统计数据的分析价值，也在很大程度上致使从业经验甚至行业感觉成为不可或缺的参考。事实上，在大数据时代，基于城市轨道交通行业的每一条数据，都应该聚合为行业发展的智库，以数据分析为主导的决策，也许能发挥出更大、更好的功效，包括但不限于咨询、建设和运营，更覆盖着城轨装备的全生命周期[1]。
二、大数据分析的作用
（一）统计分析的作用
数据分析一般可分三个步骤：一是收集数据;二是整理数据;三是分析数据。最后一步分析数据，就是在数据面前，将隐藏在背后的信息和价值挖掘出来，数据分析对于大数据来说是最重要的，因为大数据的最终目的是转化为价值信息，让大数据会说话，准确反馈问题，同时找准问题突破口，提供有效决策[2]。而列车每天运行会产生海量日志数据信息，对这些海量日志数据经过“大数据”分析，将产生大量价值信息，将这些价值信息进行系统分析、形成统计分析报告，不但可以反映所有信标的工作情况、存在问题，另一方面也可以根据历史数据反映出信标工作状态的趋势变化，并寻求一种规律，为设备的维护保养及更换提供数据支撑。
（二）大数据遇到的困境
在目前的统计分析工作中，运用大数据资源还有许多困难，如无配套信息系统、数据信息不全、技术力量匮乏等问题，主要表现在无配套的大数据统计信息系统[2]。
以郑州地铁1号线为例，目前郑州地铁1号线全线共计接近800个静态信标，每天上线运营列车接近40列，按照现行的统计方法，需要单独一人负责，全天人工进行数据统计，在统计过程中极易因为人工失误导致数据准确性下降。整个统计工作耗时、耗力且准确性低，不能很好地为后续分析工作提供帮助。
三、信标自动读取分析系统概述
基于大数据分析思想，郑州地铁通过下载地铁电客车每天运行的车载日志，利用C#语言及数据库自行开发一款信标读取自动分析系统，对郑州地铁信标未读取（丢失）数量进行统计分析，减少人工统计带来的不良影响。并利用该统计分析系统可对信标丢失数量进行统计并储存于数据库中，通过数据的积累，应用大数据对单个列车或单个信标的运行状态进行趋势评估分析，提前发现性能状态不良的静态信标，提前处理，实现优质化运营。
（一）系统架构
开发此套系统要保证它具有高度的智能性、集成性，首先是对功能需求进行收集，具体功能需求如下：
①日志一键导入、处理，以动画代替处理过程;
②实现单个日志处理和批量日志处理，灵活实现切换，节省操作时间;
③管理平台界面需要显示丰富的信息;
④软件集成度高，节省繁琐操作过程，实现更加快捷、方便的操作体验;
⑤实现数据库存储调用，并可根据需求单独筛选，筛选结果可以柱状图、折线图等按照需求进行排列，更好实现趋势分析。
（二）程序及数据库设计
程序设计基于.NET平台，采用C#语言开发，根据需求功能进行程序设计。
信标自动读取分析系统采用SQLite数据库，SQLite是一款轻型的数据库它占用资源非常的低。它能够支持Windows/Linux/Unix等主流的操作系统，同时能够跟很多程序语言相结合。
通过程序将列车日志信息导入到数据库中并按照数据库字段进行存储，目前数据库中除了列车丢标信息，还有14个字段，分别存储其他不同的日志信息，可以为后续分析提供数据支持。
（三）界面编制
信标读取自动分析系统主要包括两个界面：主体界面、数据查询界面。
主体界面包括图表区、状态区、功能区、属性区。可实现下列功能：
①导入过程中状态显示;
②车次号、日期、总丢标数、最高丢标数量、最高丢失信标的名称;
③导入数据情况可在图表区以柱状图进行显示。
数据查询界面包括查询条件区、选项区、走势区、功能区。可实现下列功能：
①可选定查询条件（日期、车次号、信标名称）;
②可自由对查询结果显示方式进行更改;
③可实时显示数据库存储数量，并可对导入的数据进行智能去除重复数据，提高准确率。
总结
随着大数据的应用与发展，实现城市轨道交通的信息化，将是未来城规转型发展的方向。深入挖掘统计数据信息，灵活应用大数据资源，构建数据采集存储—数据整合—分析计算—数据发布—数据应用的全新統计流程，进而搭建数据高度融合的统计信息化平台，对提高统计分析质量具有重要作用。而做好统计分析工作，是推动城市轨道交通信息化发展的基础。统计分析离不开大数据，城市轨道交通信息化建设离不开大数据应用，只有充分利用好大数据资源，才能有效发挥统计分析工作在实际生产中的重要作用。
参考文献：
[1]王博.大数据时代更要用活行业数据[J].城市轨道交通，2015-12-15
[2]王卓.灵活应用大数据、提高统计分析质量[J].交通规划与管理，2018-01-15.