基于大数据分析的城轨列车运行路线追踪研究

• 作者: 黄聪
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 大数据分析 城轨列车 运行路线 追踪 Hadoop架构 Map/Reduce
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 智能交通与导航
• 页码范围: 110-115
• 页数: 6页
• 分类号: TN911-34|U292.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.05.025

摘要

传统基于移动闭塞模式下的城轨列车运行路线追踪方法在面向海量人流和车流的情况下,存在延误扩散以及线路运行的恢复能力差等问题.因此,提出基于大数据分析的城轨列车运行路线追踪方法,在Hadoop架构下塑造Map/Re-duce并行计算架构的大数据运行方法,通过Map阶段任务配置与分发以及Reduce阶段任务合并与数据存储,对城轨列车运行数据进行学习、分析以及存储,塑造基于极大代数的列车运行计划模型,在分析模型参数的基础上,设计列车运行计划模型的约束条件,得到列车运行计划在极大代数中的线性模型,实现大数据环境下城轨列车运行路线的合理规划.实验结果表明,运用此方法的列车可顺利通行,对客流具有较强的调控性,确保列车均匀稳定地运行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄聪		11	7	2.0	2.0