成晨 曾周 尹子健 李飛 龔利

近年來大數(shù)據(jù)技術(shù)已日趨成熟，將大數(shù)據(jù)技術(shù)運(yùn)用到重載鐵路相關(guān)的信息化建設(shè)中去，能更好的應(yīng)對來自重載鐵路的運(yùn)輸效率、運(yùn)用安全等方面的挑戰(zhàn)。本文從機(jī)車運(yùn)用分析為切入點(diǎn)，提出了基于大數(shù)據(jù)管理平臺的智能分析解決方案，對大數(shù)據(jù)管理平臺關(guān)鍵技術(shù)和預(yù)期應(yīng)用效果進(jìn)行了簡要介紹，文章為朔黃機(jī)務(wù)大數(shù)據(jù)管理平臺建設(shè)提供了可參考的理論依據(jù)。

一、概述

隨著朔黃鐵路公司重載夢的提出，以及鐵路重載運(yùn)輸技術(shù)及設(shè)備水平的提高，公司對機(jī)車的運(yùn)用、維護(hù)等狀態(tài)進(jìn)行全方位的監(jiān)測、分析。機(jī)車運(yùn)用分析是鐵路統(tǒng)計分析工作的重要組成部分，是鐵路運(yùn)輸生產(chǎn)和經(jīng)營管理的基礎(chǔ)性工作。如何利用大數(shù)據(jù)、信息化手段，實(shí)現(xiàn)對影響生產(chǎn)計劃完成進(jìn)度的關(guān)鍵因素的準(zhǔn)確定位，實(shí)現(xiàn)科學(xué)統(tǒng)計、高效統(tǒng)計、智能統(tǒng)計，支持科學(xué)決策，是當(dāng)前機(jī)務(wù)運(yùn)用領(lǐng)域重要挑戰(zhàn)。

當(dāng)前大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)日趨成熟，大數(shù)據(jù)具有體量大、多樣性、價值密度低、速度快等特征，是用來處理海量、多源、異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的可行性方案。前期朔黃鐵路公司在已有信息化建設(shè)的基礎(chǔ)上建立了機(jī)務(wù)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺，實(shí)現(xiàn)了機(jī)車運(yùn)輸生產(chǎn)、運(yùn)用、維護(hù)等核心數(shù)據(jù)的接入融合，具備了大數(shù)據(jù)智能運(yùn)用分析的實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)，本文將以機(jī)車運(yùn)用狀態(tài)的大數(shù)據(jù)智能分析作為切入點(diǎn)，提出可行性解決方案。

二、系統(tǒng)設(shè)計

（一）系統(tǒng)總體設(shè)計

基于機(jī)務(wù)大數(shù)據(jù)管理平臺的機(jī)車運(yùn)用分析由數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)展示四大模塊組成；系統(tǒng)的總體架構(gòu)如圖1所示。

1.數(shù)據(jù)提取

數(shù)據(jù)提取主要是指各類數(shù)據(jù)源中提取出所有運(yùn)用關(guān)鍵數(shù)據(jù)，運(yùn)用關(guān)鍵數(shù)據(jù)來源分為三個部分：機(jī)車實(shí)時下發(fā)、離線下載的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，機(jī)務(wù)統(tǒng)計分析軟件、運(yùn)安系統(tǒng)等信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)，“每日概況表“、”生產(chǎn)日報表“等電子文檔數(shù)據(jù)。

機(jī)車實(shí)時數(shù)據(jù)通過3G/4G網(wǎng)絡(luò)下發(fā)到數(shù)據(jù)采集服務(wù)器，經(jīng)負(fù)載均衡處理和數(shù)據(jù)解析后分發(fā)至大數(shù)據(jù)平臺存儲；機(jī)車離線數(shù)據(jù)由機(jī)車回庫后通過WLAN實(shí)現(xiàn)文件下載、解析存儲；信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)采集組件直連數(shù)據(jù)庫定期抽取的方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、存儲；電子文檔通過Ftp數(shù)據(jù)上傳服務(wù)器后由后臺解析程序進(jìn)行解析存儲。完整數(shù)據(jù)提取的數(shù)據(jù)流如下圖2所示。

2.數(shù)據(jù)加工

數(shù)據(jù)加工是指通過對原始數(shù)據(jù)的規(guī)范定義、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)清洗等操作來獲取高可用的分析指標(biāo)數(shù)據(jù)。制定機(jī)車運(yùn)用數(shù)據(jù)統(tǒng)一數(shù)據(jù)規(guī)范，按固定設(shè)備、移動設(shè)備、運(yùn)輸產(chǎn)品等進(jìn)行分類，為每類數(shù)據(jù)制定符合統(tǒng)一性、唯一性和可擴(kuò)展性的命名和編碼規(guī)范實(shí)現(xiàn)對主數(shù)據(jù)的規(guī)范管理；通過對重復(fù)數(shù)據(jù)的檢索、去重，應(yīng)用過濾條件、空值判斷、字段類型轉(zhuǎn)換、字符串分割等函數(shù)實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的清洗。

通過數(shù)據(jù)加工后提取的機(jī)車運(yùn)用關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)，例如總重噸公里、機(jī)車沿線公里、機(jī)車運(yùn)用臺日等，運(yùn)用統(tǒng)計分析規(guī)則和計算方法進(jìn)行加工處理，從而提煉出平均牽引總重、機(jī)車日車公里等運(yùn)用指標(biāo)數(shù)據(jù)，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)支撐。

3.數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析是指通過統(tǒng)計規(guī)則和計算方法實(shí)現(xiàn)運(yùn)用指標(biāo)的同比、環(huán)比計算，通過時序預(yù)測等算法實(shí)現(xiàn)運(yùn)用指標(biāo)的變化趨勢預(yù)測以及通過關(guān)聯(lián)規(guī)則等算法定位影響生產(chǎn)計劃完成情況的關(guān)鍵原因。

時序預(yù)測算法通過對日期列、預(yù)測指標(biāo)、預(yù)測維度、預(yù)測時間長度、周期數(shù)、置信區(qū)間等基本配置選項的合理化設(shè)置來進(jìn)行算法模型的訓(xùn)練，最終實(shí)現(xiàn)具有較高可信度的數(shù)據(jù)趨勢預(yù)測。關(guān)聯(lián)規(guī)則算法用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的內(nèi)部規(guī)則，關(guān)聯(lián)規(guī)則是通過不斷迭代數(shù)據(jù)，計算不同項級的支持度和置信度，最終得出滿足要求的數(shù)據(jù)關(guān)系，通過調(diào)整支持度和置信度的大小，可以實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)程度的控制。

4.數(shù)據(jù)展示

數(shù)據(jù)展示主要通過多樣化的圖表樣式將各類數(shù)據(jù)進(jìn)行直觀的展現(xiàn)。圖表樣式包括柱狀圖、詞云圖、氣泡圖、折線圖、流向地圖、儀表盤、散點(diǎn)圖、分組表、明細(xì)表等。此外通過為圖表添加警戒線、為不同區(qū)段數(shù)據(jù)設(shè)置不同的展示樣式等方式來實(shí)現(xiàn)機(jī)車設(shè)備預(yù)警，通過數(shù)據(jù)聯(lián)動、圖表數(shù)據(jù)鉆取等為技術(shù)人員分析數(shù)據(jù)提供便利?；诟黝悎D表及文字的結(jié)合，可實(shí)現(xiàn)運(yùn)用報表的自動生成，運(yùn)量趨勢的精準(zhǔn)預(yù)測，為生產(chǎn)計劃決策提供數(shù)據(jù)支持。

（二）系統(tǒng)存儲設(shè)計

基于機(jī)務(wù)大數(shù)據(jù)平臺的機(jī)車運(yùn)用分析需實(shí)現(xiàn)機(jī)車運(yùn)用概況及機(jī)車白金報表的自動生成?；诖藘深悎蟊淼臄?shù)據(jù)表數(shù)據(jù)字典如表1、表2所示。

三、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

通過以上的機(jī)車運(yùn)用智能分析方案實(shí)現(xiàn)三大功能：運(yùn)用圖表自動生成、機(jī)車運(yùn)量趨勢預(yù)測、機(jī)車運(yùn)用決策支持，為科學(xué)調(diào)度、精準(zhǔn)指揮提供依據(jù)。

（一）運(yùn)用圖表自動生成

對于格式相對固定的生產(chǎn)報表通過將報表包含的指標(biāo)的計算邏輯、指標(biāo)的同比、環(huán)比等數(shù)值計算等內(nèi)容固化至代碼中，實(shí)現(xiàn)圖表的快速自動生成，提高生成的及時性和準(zhǔn)確性，能將數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析人員從重復(fù)繁重的圖表制作工作中解放出來，減少統(tǒng)計分析人員的工作量。

（二）機(jī)車運(yùn)量趨勢預(yù)測

通過對機(jī)車的運(yùn)用指標(biāo)數(shù)據(jù)的同比、環(huán)比等值的計算展現(xiàn)數(shù)據(jù)的變化趨勢；通過對累積的海量機(jī)車運(yùn)量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析和智能化的預(yù)測算法的合理運(yùn)用，能實(shí)現(xiàn)對未來一段時間內(nèi)機(jī)車運(yùn)量的趨勢預(yù)測；通過機(jī)車運(yùn)量趨勢的合理預(yù)測能更好的實(shí)現(xiàn)對風(fēng)險的預(yù)控和提前規(guī)避，從而保證生產(chǎn)計劃的按時完成。

（三）機(jī)車運(yùn)用決策支持

通過對列車開行情況、機(jī)車走行公里、總重噸公里、機(jī)車沿線公里、機(jī)車運(yùn)用臺日、單車走行公里等關(guān)鍵數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)及鉆取分析，基于時序預(yù)測、關(guān)聯(lián)規(guī)則等數(shù)據(jù)分析算法的綜合應(yīng)用，準(zhǔn)確定位導(dǎo)致日產(chǎn)量等指標(biāo)異常的關(guān)鍵原因，從而具有針對性的調(diào)整生產(chǎn)計劃，實(shí)現(xiàn)科學(xué)決策、精準(zhǔn)指揮的目標(biāo)。

四、結(jié)束語

通過對朔黃重載鐵路大數(shù)據(jù)管理平臺的現(xiàn)狀研究以及相關(guān)數(shù)據(jù)分析技術(shù)的了解，本文從朔黃重載鐵路機(jī)車運(yùn)用智能分析瓶頸出發(fā)，從方案整體設(shè)計、關(guān)鍵技術(shù)以及應(yīng)用效果等多個維度進(jìn)行了分析，提出了基于機(jī)務(wù)大數(shù)據(jù)管理平臺的機(jī)車運(yùn)用智能分析解決方案。基于本文的解決方案的搭建能更好應(yīng)對來自重載鐵路的運(yùn)輸效率、運(yùn)用安全等方面的挑戰(zhàn)，提高重載機(jī)車運(yùn)用效率。本文對鐵路相關(guān)行業(yè)的數(shù)據(jù)智能分析建設(shè)有一定指導(dǎo)作用。

作者單位：成晨、曾周 朔黃鐵路發(fā)展有限責(zé)任公司機(jī)輛分公司

尹子健、李飛 株洲中車時代電氣股份有限公司

龔利 中國鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司電子計算技術(shù)研究所