北京京投亿雅捷交通科技有限公司 黄晴 李继成
【摘要】在互联网大数据发展的今天，轨道交通AFC系统的数据本身具备很多应用可能，本文基于轨道交通业务，探讨AFC数据对AFC终端级应用的可能性和基本业务场景。
【关键词】轨道交通 AFC系统 乘客画像 公安追逃
轨道交通AFC数据对AFC终端级应用的分析
近年来，我国各大中城市正在努力建设或规划城市轨道交通，随着国家发改委于2016年集中批复了一批城市轨道交通建设规划，表明在“十三五”期间我国城市轨道交通的建设将迎来高峰期，众多省份及地区均大力推进本地地铁、轻轨等城市轨道交通的建设。而在国家“互联网 ”行动计划的引导下，“城市轨道交通互联网”的产业新模式正在悄然出现。以“城市轨道交通互联网”理念搭建起来的智慧交通体系将成为重要发展方向，这些因素使得城市轨道交通在日常的生产运营过程中，会产生巨大的数据信息，例如客流信息，行车信息，财务清算信息，票务信息等，这些信息如何充分有效的提取和使用，结合数据预测，数据挖掘和数据融合等技术进行数据分析，其本质上是一种管理思想的应用，它是一个循序渐进的过程，在运营效率上发挥着举足轻重的作用，提高轨道交通运营企业的活力，对轨道交通系统的快速发展具有推动作用。
数据采集是轨道交通运营数据分析中的第一个环节，也是数据管理的前提和基础。AFC系统中常用的闸机、自动售票机、半自动售票机、自动充值机、自主查询机等设备，通过计算机系统记录大量的运营数据，并通过线路中心上传至轨道交通AFC清分清算中心系统（ACC系统），供技术人员参考和应用，主要包括的数据有：高峰/低峰客流、断面客流、换乘客流、设备使用情况数据、财务清分结算数据、平均票价、车票发售情况、票务收益、OD分布数据、模式数据及纸质票卡和互联网票务的使用比例、终端设备状态及异常报警数据等。
本文主要针对AFC数据对AFC终端级应用的业务场景进行探讨，包括AFC终端设备监控及智能检修、车站/中心工作人员运营智能辅助、乘客出行辅助、公安追逃辅助等结合运营场景进行讨论，抛砖引玉，为轨道交通AFC数据更广阔的应用提供参考。
一、AFC终端设备监控及智能检修
对AFC设备使用数据的分析，主要的数据指标包括对设备上传的票卡交易数据、设备状态数据、设备认证数据、审计数据等信息；根据设备上传的相关的状态信息对每一个设备的使用情况及设备与SAM卡的绑定情况进行实时的跟踪和监控，根据设备类型对终端设备进行设备状态聚类监控。设备状态聚类监控根据不同类型的设备进行统一聚类，在相同聚类下再根据设备所处的独特位置、时段进行第二层聚类，经过多次聚类整合后，针对每个设备进行聚类画像，对这些聚类画像结果设置监控级别，进行特性监控。
对于设备上出现的异常交易数据、未使用的情况及与设备与线路不一致、设备接收的参数版本不一致、运营模式、票卡流失数据等情况进行检查、提示和报警，根据相关数据对终端设备的业务聚类监控。业务聚类从业务类型角度进行聚类操作，同样的，在业务聚类下根据业务的其他属性进行多次聚类整合，针对每种业务类别进行聚类画像，针对聚类画像结果属性设置监控级别，进行业务种类的特性监控。
通过设备上传的设备状态情况、设备告警信息，与设备历史使用情况的比对，结合设备的当前使用情况给出具体的分析结果和检修建议，从而实现对线网内AFC设备的标准化管理和统一监控，通过深度学习算法建立每台设备的健康状况画像，制定智能检修计划。未来将与办公OA系统连接，实现生产系统与办公系统的闭环联动。
2017年，由北京京投亿雅捷交通科技有限公司承建的北京轨道交通路网指挥中心的监视中心项目正式投入运行，初步具备设备聚类监控、业务聚类监控的特点，是轨道交通大数据应用领域的重大突破。
二、工作人员智能辅助运营
对站厅/中心工作人员的智能辅助运营主要分为业务分析、业务提醒和客流预测，根据线路上传至ACC系统的数据，ACC系统结合当前系统运行的特征参数和其他有关信息，对客流进行实时预测，ACC系统可根据预测结果结合拥挤区域的紧急疏导范围，在考虑拥挤区域车站的出入口，闸机口，楼扶梯，通道等数量及通过能力，站台面的容纳能力，列车的载客量，售检票方式，行车组织等诸多因素的基础上，制定出客流在站内的引导和控制方案， 并将客流拥挤状态信息发送给现场的站厅/中心工作人员，及时对可能到来的拥挤现场进行准备、指挥和调度。确保轨道交通系统的效率和运营服务质量。
- 业务分析从宏观角度对地铁乘客群体进行行为分析，主要的数据指标包括：结算日，票种，发行商，交易类型，线路，车站，时间粒度等信息；根据路网中交易的进站，出站车站分析乘客的迁移行为和特征；按照交易类型对车票交易数据分别核算和统计，统计的设备范围为：整条线路、单个车站、某类设备、某组设备、某台设备、某一票种。时间范围为可以精确到分。可用于中心业务人员的工作辅助。
- 业务提醒是指从微观角度针对票卡的使用者进行监控，主要的数据指标包括：结算日，票种，发行商，票卡卡号，交易时间，进站线路、车站，出站线路、车站，消费金额等信息。通过对指标性数据的分析来判断对象是否符合异常票卡的条件，并对存在异常情况的票卡进行预警，为业务人员监控路网内异常票卡的使用情况。例如充值金额异常的票卡用户或剩余金额异常的票卡用户，异常停留时间的用户等，以及异常乘客的疑难追查、疑问分析等。
- 客流短期预测及新线开通预测以路网历史客流数据为基础，结合相应的算法，对两类客流预测进行专项分析：当日未来短期预测和新线开通客流预测：1、当日未来短期客流预测：从当前时间开始未来2小时、4小时、8小时客流预测。对当日未来客流进行预测，尤其是假期、雨雪天气、重大活动日的客流情况进行预测，预测与运营相关的各类车票的销售趋势，车票使用趋势，设备运营状况和维修间隔时间预测等。2、新线开通客流预测：新线开通后一日、一周、一月的客流预测，为新线开通运营提供辅助手段。
2013年，北京轨道交通路网指挥中心的信息中心工程正式投入试运行，主要针对中心级应用进行进一步研究，未来微观乘客级业务提醒应用、客流短期预测引用具有广泛前景。
三、乘客出行辅助
乘客出行辅助分析聚焦消费者的出行特点和习惯，通过推送消费者出行相关的信息，拓宽消费金融的服务，特别是通过移动支付的方式，可以在提升用户体验的同时也完善了数据积累以及用户的精准画像，对于后续自身的运营与精准营销服务都是一次提升。公共交通出行领域是了解消费者的一个渠道。
根据AFC系统数据分析，针对已有用户信息可以得到消费者的相关生活轨迹数据，将数据建模分析，从而获得乘客的平均出行次数，乘坐时长，出行轨迹，同行人员情况，节假日出行规律等信息。分析系统根据乘客精准画像，通过互联网平台接口可定期推送乘客出行相关的消费信息和拥挤程度，推荐线路等信息。
2017年，由亿雅捷交通系统（北京）公司设计完成的成都COCC系统手机APP中，向乘客推荐可行路径和路径拥挤程度实时展现等功能已正式上线并获得了当地乘客的广泛好评。
2017年，北京地铁正式宣布互联网票务服务模式正式上线。由北京京投亿雅捷交通科技有限公司开发的互联网+交易稽核系统，是国内首个对互联网在地铁中使用的交易进行稽核分析管理的系统。互联网+在地铁乘车上的使用，特别是二维码刷闸的使用，极大拓展了地铁进出站计费系统的场景，将计费和扣费业务处理后移，对地铁清分系统提出了更高的要求。
互联网+交易稽核系统首创的将地铁线路内交易与互联网实时交易两个数据做匹配关联稽核的功能，针对互联网公司生成的乘客扣费交易进行稽核，确保乘客的消费利益和地铁运营公司的运营收益。该系统于2017年8月20日与互联网+乘车使用同步投入运营，目前该系统每日处理的互联网进站数量在1百万以上，系统运行状况和输出结果得到了业主的认可和好评。
四、公安追逃辅助
针对公安警方的票卡查询需求，根据警方提供的用户使用信息可进行模糊查询，通过对AFC系统数据的清洗聚类，进行有针对性的二次统计操作，从票卡使用的时间范围，进出站车站，闸机设备ID等信息中提取可疑用户的信息，并输出可疑用户的历史使用轨迹，以及是否存在同伙或随行人员，可疑用户可以是一卡通用户，互联网用户，或者其他的一票通非回收类票卡用户，系统对可疑用户乘坐地铁进行实时报警提示，为警方开展追捕工作提供便利。
2013年至今，北京轨道交通路网指挥中心ACC系统的用户画像查询系统协助警方侦破的案件达到了数百起，个案的涉案金额达到几十万元至上百万元。北京ACC系统提供的用户数据查询功能有效打击违法犯罪行为，维护社会治安，保障首都稳定，为构建和谐社会作出了应有的贡献。
我们相信在未来的很长一段时间内，轨道交通运营企业不再是面临如何获得实时客流数据的问题，而是如何从大量的动态和实时数据中提取直观的轨道交通运行状态信息来加强自身的运营管理水平，也是我国轨道交通将运营数据转化为竞争力的必然选择。如何将数据分析技术更全面的应用于轨道交通中，如何将轨道交通庞大复杂的数据更高效、准确的转化为可视且可用的信息，将是轨道交通行业必须引起重视和面对的问题，也是我们全体轨道交通工作者下一阶段重点研究的领域！
