基于铁路货运大数据的运输效率分析研究

摘要：根据铁路局现有运输信息系统，提出基于货运大数据的运输效率分析方法，解决线路区间通过能力下降、车站作业效率降低、车辆周转率低等问题。通过搭建Hadoop大数据平台和GIS平台，利用Spark框架、Java编程语言和Sqoop数据传输工具，实现货运大数据的分析和存储、线路通过能力实时分析、车站作业效率实时提示、货车车辆状态全流程分析等功能，实现大数据分析结果与铁路线路图紧密结合和直观展示。

关键词：铁路货物运输;运输效率;大数据;

引言

近年来，铁路总公司积极推进运输改革，扩大铁路运输的市场份额，努力提高与公路、水路等其他运输工具的竞争力，提高铁路运输效率。经过40多年发展，中国铁路在客货运组织與服务、运输调度、企业经营管理等方面积累了海量数据，也在部分运营管理领域启动了大数据应用实践。例如，在智能运输方面，利用客运、货运、调度等相关数据开展春运客流与能力安排分析、货运需求分析预测等工作;在企业资源管理方面，综合利用人、财、物等相关数据，针对清算业务开展大数据分析，为调整清算政策、制定经营目标、资金集中管理等工作提供了数据支持。

1影响铁路运输效率的主要因素分析

1.1影响货车周转时间的主要因素

货车周转时间是衡量铁路运输效率重要指标之一，本文主要从提高货车周转时间入手，达到提高铁路运输效率的目的。从货车周转时间的组成来看，包括区段旅行时间、技术站中转停留时间和装卸站停留时间。影响货车周转时间主要有4因素：货车全周转距离、货车中转距离、旅行速度及货运站的中停时等。特别是货车旅行速度和货车中转作业停留时间延长这2个因素是影响货车周转时间的主要原因。

1.2针对主要影响因素提出分析方法

查找货车旅行速度下降的原因，研究区间线路通过能力;通过对各技术站货车停时和中时的实时分析衡量车站实时作业效率;货车车辆每个状态的全流程记录和分析计算每个货车周转时间是本文主要的研究内容。优化运力资源配置。一方面，利用大数据技术，将铁路大量、功能型号各异的车辆信息进行整合、分析，研究车辆优缺点、线路时效等特征，为铁路货物调度中心的指挥、运能组织、车流安排及短途配送路径等，提供前瞻性、针对性的高效运输组织方案。另一方面，结合运输信息集成平台，通过分析典型数据，包括货车在各个站的实际到发时间、各站装卸作业能力和效率、各站货运量的变化数据、信号系统的状态变化等，总结货运量变化的相关规律，结合对运力资源数据的分析，设计符合市场需求和铁路实际情况的运输产品，为进一步满足客户需求做好运力优化的配置和调整。

2铁路货运相关数据信息分析和存储

2.1集成平台的信息主要来源于MQ报文。集成平台采集MQ队列列车出发报告、到达报告、装车报告、卸车报告等信息作为车辆在局管内各站的关键事件。

2.2TD结合数据交换提供列车在线路运行径路，通过集成平台的到达、出发报告将车辆和车次结合。

2.3分界口车号识别系统为进入分界口的车辆提供追踪的源头。

2.4确报系统作为车辆编组的补充信息，对车辆信息进行补充。

3主要指标分析算法

线路区间的通过能力、线路繁忙情况、车辆在站的中时和停时、车站作业效率分析、货车车辆每个状态的全流程记录和分析主要通过以下算法实现。

3.1通过列车完整轨迹获取算法，实现列车的实时跟踪和历史信息查询，对查询车辆和货物的完整轨迹起到辅助作用。

3.2通过货车作业停留时间和车辆中转停留时间获取算法，实现车辆在站的中时和停时计算，并通过车辆的中时和停时计算车站实时的平均中时和停时，设置一定的阈值，对车站的作业效率进行实时提醒。在此算法基础上，实现车辆的轨迹回放，货车周转时间计算等功能。从而实现影响运输效率的主要因素分析。

4.货车作业停留时间和车辆中转停留时间构成

4.1货物作业停留时间：运用车在站线及专用线内进行装卸、倒装作业所停留的时间。

4.2入线前停留时间：由货车到达时起至送到装卸地点时止，以及双重作业货车由卸车完了时起至送到另一装车地点时止的时间。

4.3站线作业停留时间：由货车送到装卸地点时起至装卸作业完了时止的时间。

4.4专用线作业停留时间：由货车送到装卸地点时起至装卸作业完了时止的时间。如规定以企业自备机车取送车辆时，以双方将货车送到规定地点的时分计算。

4.5出线后停留时间：由货车装卸作业完了时起至发出时止的时间。

4.6车辆中转停留时间：为货车在车站进行解体、改编、中转技术作业及其他中转作业所停留的时间。计算中转停留时间的货车应为本站计算出入的货车。

5GIS平台对分析数据进行展示

5.1铁路局管内线路地图制作

武汉局铁路列车运行时刻图大多采用AutoCAD软件编制，有的甚至以JPEG/PNG等图片格式提供。武汉局运输信息分析平台中的地图展示部分功能则采用ArcGIS软件来管理。将现有的图片、AutoCAD格式的铁路线路、站点等数据，转换到ArcGIS格式的数据。这个转换过程就是大数据分析平台地图的制作过程，在这个过程中主要涉及到以下几个方面。

（1）铁路线路的矢量化：需要根据铁路局提供的图片、AutoCAD文档，提取这些资料中的铁路线路的数据，并对其进行矢量化。

（2）铁路站点属性信息维护：需要对铁路站点的属性信息进行维护，包括铁路站点的名称、位置、等级、编号、所属车务段，是否是分界口等。

（3）双线铁路的制作：需要根据铁路线路数据的属性，对双向铁路进行特殊的处理，以标明线路的上下行关系，在铁路线路状态展示以及列车于车辆轨迹展示过程中得到较好的效果。

（5）地图标注：需要对大数据分析平台的站点信息，分界口信息等进行标注，标注放置得恰当可以使地图更易理解且更为有用。

5.2Web端应用系统开发

Web端应用系统开发使用Html/CSS、Javascript以及ArcGISJavascriptAPI等前端开发技术，通过大数据分析得到的关于铁路运行状况的可视化展示，主要包括：实时铁路运行状况图展示，历史铁路运行状况图查询与展示，车辆在站情况查询，分界口状态查询展示，列车轨迹查询展示和车辆轨迹查询展示等。

6结束语

随着高速铁路网的建成，铁路货运能力将得到释放，铁路货运还有很大的发展空间，应加快推进铁路货运向现代物流转型，本文尝试对主要运输信息系统进行数据分析。利用大数据分析方法构建平台对各种算法进行处理分析，设计了列车完整轨迹获取算法、车辆完整轨迹获取算法、货物列车线路繁忙情况获取算法、货物作业停留时间和车辆中转时间获取算法，完成区间通过能力计算、车站平均作业效率分析、货车车辆全流程监控等功能。搭建轻量级的GIS平台完成数据的基本展示。目前，平台已基本建成，处于数据校验和测试阶段。

参考文献

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