[发明专利]一种基于大数据的轨道交通事件分析系统和方法

说明书

本发明公开了一种基于大数据的轨道交通事件分析系统和方法。本发明对于系统事件数据，首先进行数据清洗，按照数据的有效属性进行清理、转换和规整，接着进行统计分类，再根据统计分类结果进行数据提取和筛除，然后按照预设时间窗的长度进行数据分段，最后对各分段做数据关联性分析。本发明不仅实现了数据整理和数据统计，而且挖掘了各个看似独立的事件间可能存在的内在关联关系，避免潜在危害，对提高轨道交通的运营管理水平提供了技术支持。

技术领域

本发明涉及一种基于大数据的轨道交通事件分析系统和方法,属于轨道交通监控系统领域。

背景技术

随着城市轨道交通建设的加快，各个城市轨道交通线路增加，由单一化线路逐渐向网络化发展，轨道交通网络化之后大大提升了监控和运营的复杂度。在新的形势下，轨道交通运营管理方面也面临着更高的要求。而同时，轨道交通运营中每时每刻都在产生并积累大量的数据，数据量呈指数级增长。各个城市的地铁数据积累，轨道交通的数据类型越来越多，数据量也越来越大，海量的数据汇集到了轨道交通的大数据中心。这些数据中，既有各个设备点的变位以及客流的结构化数据，又有如系统日志，应急模块的语音、截图、视频片段等，以及CCTV的视频等非结构化数据，只能归档和存储在大数据平台中。在轨道交通领域，如何有效地收集、整理、存储、乃至处理和分析这些结构化和非结构化数据，进行深度的数据挖掘和数据分析，挖掘其中有价值的信息，从而提高轨道交通的运营水平，提升科学决策能力，提升效益降低成本，提升信息服务和安全保障能力，日益成为业界关注的重点。

目前轨道交通行业的大数据中心，已经开始实现海量数据的存储，但是数据的挖掘和分析，在目前的数据仓库建设案例还非常少，基本集中在指标分析、客流分析的领域。在轨道交通领域累积的数据，除了设备的时序数据、客流OD数据之外，还有海量的系统事件数据，目前系统事件数据还只是存储在系统中，并没有得到有效的分析应用。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是现有技术中没有对系统事件数据进行分析和挖掘，提供了一种基于大数据技术的轨道交通海量事件数据分析系统和方法，实现事件的数据分类和数据挖掘，分析事件之间的内在关联性，进而指导轨道交通的运营。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

在一方面，本发明提出了一种基于大数据的轨道交通事件分析系统，其特征在于，包括：数据有效性检查模块、数据规整和转换模块、事件数据统计模块、数据删除模块以及数据关联性分析模块；

所述数据有效性检查模块，用于按照数据中各属性字段的存储规则检查并去除源数据中错误和不完整的数据；

所述数据规整和转换模块，用于对数据有效性检查模块处理后的源数据的输入项进行拆分并进行格式转换，删除源数据中的冗余关系，根据点ID提取出特定属性特征值；

所述事件数据统计模块，用于根据提取出的特定属性特征值分类统计；

所述数据筛除模块，用于根据事件数据统计模块的统计结果将事件发生的频繁度大于阈值的常规事件删除；

所述数据关联性分析模块，用于针对数据筛除模块处理后的数据按照预设的时间窗大小进行数据分段，并将数据的属性特征结合分别对分段后的数据做数据关联性分析。

进一步地，所述数据有效性检查模块还用于当有新的数据源导入时更新数据存储规则。

在另一方面，本发明提出了一种基于大数据的轨道交通事件分析方法，包括以下步骤：

按照数据中各属性字段的存储规则检查并去除源数据中错误和不完整的数据；

对数据有效性检查处理后的源数据的输入项进行拆分并进行格式转换，删除源数据中的冗余关系，根据点ID提取出特定属性特征值；

根据提取出的特定属性特征值分类统计；