轨道交通协调分析方案.docx

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轨道交通协调分析方案

重庆公共交通

协调发展分析系统

建设方案

重庆大学

2015年2月

目录

1项目概况4

2业务模式4

3系统设计5

3.1系统架构5

3.2软件架构6

3.2.1用户展现层7

3.2.2业务逻辑层7

3.2.3数据访问层8

3.2.4数据库8

4功能设计8

4.1系统管理8

4.1.1菜单管理8

4.1.2角色权限8

4.1.3用户管理9

4.2基础信息9

4.2.1线路管理9

4.2.2站点管理9

4.2.3规则定义9

4.2.4节假日管理9

4.3统计分析9

4.3.1出行OD表9

4.3.2客运量表9

4.3.3线路断面9

4.3.4站点进、出站客流量及集散量10

4.3.5时间分布表10

4.3.6空间分布表10

4.3.7票价分布表10

4.4数据导入10

4.5预测10

4.5.1按月份、星期、类型预测10

4.5.2预测节日和节前11

4.5.3预测特殊日期13

4.5.4预测未开通站点13

4.5.5预测报表14

5项目实施15

5.1实施策略15

5.1.1迭代开发15

5.1.2快速部署16

5.2人员安排16

5.3工作量与实施计划17

1项目概况

重庆轨道交通自2006年7月二号线开通以来，已经走过了近八年的时间。

随着2011年一号线、三号线的相继开通运营，重庆轨道交通已从单线独立运营阶段迈入了多线网络化运营阶段。

截止2014年4月重庆轨道交通已形成由一、二、三、六、六号支线（国博线）组成的运营总里程达168公里、开通运营96个轨道车站的轨道骨干网络运营线网。

重庆轨道交通不仅是重庆的“交通生命线”，同时也是“经济繁荣线”，使沿线地区的土地增值并大大改善了商业环境，改变了重庆的商业布局和人们固有的消费习惯。

轨道交通所聚集的庞大的客流量，不仅为城市轨道交通带来了巨大商机，而且为轨道交通管理运营带来了巨大的挑战。

城市轨道交通具有便捷、舒适的优点，往往是城市居民出行的首选交通方式。

因此，轨道交通客流特征研究是轨道交通管理运营中具有战略性、前瞻性的基础工作，科学合理的预测客流状况已成为规划、建设、运营决策中面临的重大课题。

重庆公共交通协调发展分析项目以历史客流数据分析研究为起点，通过轨道交通客流预测和新线开通后轨道交通运营客流模拟，为轨道交通运营优化和公共交通协调提供科学依据，以提高轨道交通服务质量，方便市民出行，为重庆市新发展需要创造更大经济效益和社会效益。

2业务模式

重庆公共交通协调发展分析平台是利用ACC运营原始数据，为运营者统计、分析、预测轨道交通客流用以优化轨道交通运营。

3系统设计

3.1系统架构

重庆公共交通协调发展分析平台主要由系统管理、基础信息、数据导入、统计分析和预测共5大模块组成，系统架构如下图所示：

3.2软件架构

本系统使用的基础平台架构如下图所示：

3.2.1用户展现层

系统前端使用了基础的JSP（JAVAServerPage）以及HTML/CSS来实现页面框架。

同时使用了其他流行的前端开发框架来支撑我们的前端：

1.jQuery

jQuery是一个轻量级的js库，兼容CSS3，兼容各种浏览器。

jQuery使用户能更方便地处理HTML、events、实现动画效果，并且方便地为网站提供AJAX交互。

2.jQueryEasyUI

jQueryEasyUI是一组基于jQuery的UI插件集合，包含了功能丰富并且美观的U组件，提高开发效率。

3.Ajax

通过在后台与服务器进行少量数据交换，AJAX可以使网页实现异步更新。

这意味着可以在不重新加载整个网页的情况下，对网页的某部分进行更新。

提升了用户体验。

3.2.2业务逻辑层

系统业务逻辑层主要功能是业务逻辑处理、业务数据解析与封装。

业务逻辑层主要使用的基础框架有SpringMVC、Spring

1.Spring

Spring作为一个资源容器，采用控制反转（InversionofControl，IoC）原则的配置管理，将系统中的组件以及其他框架集成起来。

并提供Spring通用事务处理和通用数据访问异常等级规范。

使得系统中的组件低耦合高内聚，简化开发，并且提供AOP（面向切面编程）功能。

在本系统中主要用到了Spring的以下的一些组件和特性：

SpringAOP、Spring上下文、以及SpringMVC等

2.SpringMVC

SpringMVC属于SpringFrameWork，已经融合在SpringWebFlow里面。

Spring框架提供了构建Web应用程序的全功能MVC模块。

SpringMVC分离了控制器、模型对象、分派器以及处理程序对象的角色，这种分离让它们更容易进行定制。

3.2.3数据访问层

数据访问层提供系统对数据库的访问，并为上层的业务逻辑提供数据的访问接口。

我们使用原生JDBC对Mongo数据库进行访问，这样能够更加高效与稳定。

3.2.4数据库

数据库系统我们将采用MongoDB，它是一种基于文档的NoSQL数据库。

它具有高性能、易部署、易使用，存储数据方便等特点，适用于此项目。

4功能设计

系统包括系统管理、基础信息、数据导入、统计分析和预测共5大模块。

4.1系统管理

系统管理模块用来管理整个系统的权限与用户信息。

只有系统管理员才有权限操作使用。

4.1.1菜单管理

菜单管理是管理维护系统的菜单，每个菜单有开关，管理员可以启用或者禁用系统菜单，禁用的菜单用户是看不到，只有当该菜单启用且用户的角色拥有该菜单权限的时候才能看到该菜单。

4.1.2角色权限

角色权限是维护系统中的角色以及角色所具有的权限。

实际业务中根据业务不同而分不同的角色，将角色统一管理维护，提高系统的灵活性和可扩展行。

根据不同的角色，赋予不同的菜单权限。

管理员可以新增、修改、删除、查看角色，并可以对角色自定义相应的菜单权限，不同角色的用户登录系统后，所拥有的菜单不同。

4.1.3用户管理

用户管理是管理维护管理功能的用户信息，用户需要通过用户名密码认证进入系统。

管理员可以新增、修改、删除、查看用户，并为用户赋予不同的角色。

不同角色的用户拥有不同的权限。

4.2基础信息

4.2.1线路管理

管理员维护线路信息，可以新增、修改、删除、查看线路。

4.2.2站点管理

管理员维护站点信息，可以新增、修改、删除、查看线路站点。

4.2.3规则定义

设置客运量统计时换乘量计算规则。

如1号线到3号线，既可在大坪换乘2号线然后牛角沱换乘3号线，也可在两路口直接换乘3号线；若设定直接换乘3号线为默认规则，那么1号线到3号线换乘量计算到两路口的客运量中。

4.2.4节假日管理

管理员维护法定节假日信息，可以新增、修改、删除、查看线路站点。

4.3统计分析

4.3.1出行OD表

出行OD表反映全线网点对点的出行情况，可按全月、每日、各小时统计线路站点OD流量，并且可查看与导出统计结果。

4.3.2客运量表

每一条线路对应一张客运量表，所谓客运量是在基础OD表上加上其换乘量，可按全月、每日、各小时统计线路客运量表，并且可查看与导出统计结果。

4.3.3线路断面

可按全月、每日、各小时统计线路断面，并且可以查看与导出统计结果。

4.3.4站点进、出站客流量及集散量

可按全月、每日、各小时查看与导出站点进、出站客流量及集散量

4.3.5时间分布表

查看与导出某天各个时间段的客流情况。

4.3.6空间分布表

查看与导出乘客出行距离的客流分布情况。

4.3.7票价分布表

查看与导出乘客出行票价下的客流分布情况。

4.4数据导入

导入每月的ACC运营原始数据进入数据库，在导入的过程对数据进行清洗，清理脏数据与无用的数据。

4.5预测

预测算法多种多样，且不同的预测算法适用于不同的应用场景，所以系统将提供多种常用预测算法供用户选择使用。

同时客流预测结果也会与真实的运营客流数据进行对比分析，用以优化预测算法。

另预测模块将以接口的方式进行开发，这种方式除能使系统具有更好的灵活性与扩展性，还支持用户按照接口自行实现预测算法。

预测模块功能用以下预测算法举例说明：

4.5.1按月份、星期、类型预测

实现按月份预测、按星期预测、按类型预测功能，如预测2015年2月份星期二全日客流，

1.从数据库中取得2014年2月中的星期二全日客流OD，2014年1月星期二全日客流OD，得到增长比例OD。

2.从数据库中取得2015年1月中的星期二全日客流OD，乘以增长比例，得到2015年2月的星期二全日客流OD。

按月份、星期、类型预测流程图如下图所示：

4.5.2预测节日和节前

如预测2015年五一节前一天（即4月30日）高峰客流，如果前一天（即4月29日）是周二，2014年五一节前一天（即4月30日）是周三。

1.从数据库中取得2014年4月周二的晚高峰OD，五一节前一天（即4月30日）的晚高峰客流OD，得到增长比例。

2.从数据库中取得2015年4月周二的晚高峰OD，乘以增长比例，得到2015年五一节前一天的晚高峰客流OD。

如预测2015年五一节高峰客流，如果五一节是周三。

3.取得数据库中2014年5月周日的高峰OD和五一节的高峰OD，得到增长比例。

4.取得数据库中2015年4月周日的高峰OD，乘以增长比例，得到2015年五一节的高峰OD。

4.5.3预测特殊日期

如预测2015年平安夜高峰客流OD，当天是星期四。

数据库中最新的数据为2015年1月。

1.取得数据库中2014年1月周四的高峰OD和2014年12月平安夜的高峰OD，得到增长比例。

2.取得数据库中2015年1月周四的高峰OD，乘以增长比例，得到2015年平安夜的高峰OD。

4.5.4预测未开通站点

以预测江北城为例，假设2015年2月开通。

1.首先基础OD规模包含所有站点，1、2、3、6号线线网共计131个站点OD。

2.取2015年1月数据，匹配江北城类似站点，江北城按周边用地性质归为居住用地，匹配大剧院站站为基础站点，取总量，乘以随机系数，取分布比例，得到该站出行OD。

4.5.5预测报表

根据预测结果，生成客运总量、线网OD、各线OD、各线路断面、站点乘降量、对比分析多张报表。

报表直接生成EXCEL文件簙，在里面可以方便分析和操作。

对比报表分析，主要为车站乘降量的对比，分为同比和环比，以预测2015年2月客流为例，得到的预测OD与2014年2月OD比较，与2015年1月客流OD比较。

5项目实施

5.1实施策略

5.1.1迭代开发

迭代式开发是一种与传统的瀑布式开发相反的软件开发过程，它弥补了传统开发方式中的一些弱点，具有更高的成功率和生产率。

在迭代式开发方法中，整个开发工作被组织为一系列的迭代，每次迭代都是完成需求、设计、开发、测试和确定需求并交付。

迭代式开发如图2.5所示：

图2.5迭代开发方法

在项目迭代的过程，需求分析环节是至关重要的，原型模式作为需求分析的有效方式被广泛采用。

原型模式采用直观认识问题的方法和先进的计算机技术为手段，先用实验的办法建立起原型系统，然后再经过反复沟通完善该系统，直至满足用户需要为止，该系统就是本次迭代的目标系统。

原型模式如图所示：

5.1.2快速部署

我们拥有专业的项目实施团队，为项目实施部署提供了完善的制度保障。