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智能公交调度与大数据分析平台

智能公交调度与大数据分析平台

城市智能公交系统的核心大脑,处理车辆实时数据,进行智能排班、调度、到站预测和客流分析,优化城市出行

智能公交调度与大数据分析平台

1 项目背景与介绍

传统公交调度依赖经验,盲目性大,易导致串车、大间隔、准点率低等问题,乘客体验差。本项目通过GPS/北斗、GIS、大数据技术,实时获取车辆位置、速度和客流(通过视频或IC卡数据推算)信息,构建智能调度与数据分析平台,实现发车班次的智能排班、运行过程的实时监控与应急调度、以及基于大数据的线网优化,提升公交运营效率和服务质量。

2 平台设计原则

  • 实时性:车辆数据秒级更新,调度指令能及时下发。
  • 智能化:从经验调度向基于数据和算法的智能调度转变。
  • 以客流为导向:调度策略应基于实际客流需求,而非僵化的时刻表。
  • 可视化:全局运营情况一图感知,异常情况一目了然。

3 平台详细功能架构

数据采集层:车载GPS终端、IC卡刷卡机、车载视频客流计数设备。

数据处理层:流处理平台(Kafka+Flink/Spark Streaming)实时处理车辆GPS和客流数据。

应用层:

智能调度系统:

  • 实时监控:电子地图上实时显示所有车辆位置、速度、状态(是否准点)。
  • 智能排班:根据历史客流规律,自动生成发车计划。
  • 应急调度:出现串车、大间隔或交通拥堵时,系统报警并推荐调度方案(如放空、跨线支援)。

大数据分析系统:

  • 客流分析:各时段、各站点、各断面的客流OD(起迄点)分析。
  • 线网优化:模拟分析新开/调整线路的潜在客流和效益,为决策提供支持。
  • 服务质量评估:考核线路的准点率、满载率、运营速度等指标。

用户端:调度员Web后台、司机终端(显示调度指令)、公众出行App(提供到站预测)。

4 技术实施方案

GIS服务:采用专业GIS平台(如超图、ArcGIS)或开源方案(PostGIS+GeoServer)处理地图和空间计算。

算法模型:开发到站时间预测算法(基于历史轨迹和实时路况)、客流预测模型、智能排班模型。

技术栈:分布式微服务架构,Java/Python。数据存储包括关系数据库(MySQL)、Redis(缓存实时位置)、Hadoop/Spark(离线数据分析)。

集成:对接交通局指挥中心大屏进行可视化展示。

5 项目总结

该平台是城市智慧公交的核心,实现了从“被动管理”到“主动优化”的跨越。其价值体现在:1. 提升运营效率:降低油耗、人车比;2. 提升服务质量:提高准点率,缩短候车时间;3. 辅助科学决策:使线网调整和资源分配更加科学合理。最终目标是吸引更多市民选择公共交通,缓解城市交通拥堵,具有显著的社会效益。

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