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一、前言

在现代化交通方式中，城市轨道交通在速度、运量、抗干扰、能耗性等诸多方面具备明显优势，在解决大城市特有的交通资源紧张、道路拥堵等方面的问题行之有效，堪称为城市交通的大动脉，同时也展示了城市或地区的经济实力与和科技水平，是国际化、交通现代化的显著标志。当前，我国各大城市的轨道交通系统正以稳健的步伐持续飞速发展，各项指标，如线路建设长度、机车拥有数量、客运量等都大幅增长。 进入21世纪以来，随着信息通信技术、移动互联网技术和云计算等的快速发展，不同行业领域的数据量增长都表现出了高速的态势。在轨道交通行业，我国为缓解当前突出的交通问题，缓解紧张的交通现状，改善交通服务水平，正大力推进城市轨道交通系统的网络化建设。在这样的背景下，对轨道交通智慧客流的分析和预测进行可视化处理的将成为推进城市轨道交通智能化运营管理的重点研究问题。应用大数据分析、处理技术可实现对轨道交通数据信息的充分挖掘与利用，深入探索系统的运行规律，对实际运营管理与客流组织工作进行指导，在运输安全保障、运维效率和运输服务水平等多方面的提升上将发挥不可小觑的作用。 #二、功能简介 本项目基于大数据处理技术，为城市轨道交通运营管理与客流组织工作提供一个快速、及时发现客流需求变化和系统运行状态的平台：结合轨道交通系统结构复杂、封闭等特点及其内部客流的时空特征，分析与设计轨道交通系统动态需求变化的表现方法，从客流数据特征分析客流分配，追踪客流流动；为运营管理者提供可视化的实时运行状态评价标准，以掌握线路、站点的负载情况；基于历史数据对客流进行提取预测，为服务能力和计划调整等提供决策支持，以提高城市轨道交通运营管理效率和服务质量，推动该行业的智能化、数字化发展。 #三、特色综述 本项目将客流量的预测分为每天不同时刻客流量的预测、一整天不同线路的预测、一整天客流量的预测，本次预测的模型均采用随机森林算法。 #四、开发工具与技术

（一）主要开发工具

PyCharm，用于计算机编程的集成开发环境(IDE)。本项目中主要用于Web部分的代码编写与调试。

（二）算法部分

Pandas，强大的分析结构化数据的 Python 第三方库。本项目中主要用于读取数据集，特征工程。 Numpy，对高维数组有良好支持的 Python 第三方库。本项目中主要用于数据处理中的相关计算。

（三）Web部分

Bootstrap，是一个用于快速开发 Web 应用程序和网站的前端框架，基于 HTML、CSS、JAVASCRIPT 。本项目中主要用于搭建 Web 可视化网站的基本界面。 Flask，基于 Python 的服务端网站框架。本项目中主要用于快速高效的开发 Web可视化界面。 Pyecharts，强大的数据可视化库。本项目中主要用于 Web 可视化分析部分图表的绘制。 Ajax，在不重新加载整个页面的情况下,与服务器交换数据并更新部分网页的技术。本项目中主要用于提交前端form表单，并完成局部加载数据分析可视化效果。 MySQL，由瑞典 MySQL AB 公司开发的关系型数据库管理系统。本项目中主要用与数据库的搭建。 Navicat，快速、可靠的数据库管理工具。本项目中主要负责数据库的管理、维护和开发。

五、应用对象

本项目通过对轨道交通客流数据的分析处理，对给定的数据进行了精确的客流统计，建立了准确的预测模型，可以对每天不同时刻、不同线路和整天的客流量进行预测。为城市轨道交通运营管理与客流组织工作提供一个快速、及时发现客流需求变化和系统运行状态的可视化平台。

六、应用环境

本系统以B/S架构模型设计，用户只需要使用浏览器访问本系统即可实时查看客流的精确统计和指定日期下的不同时刻、不同线路以及整天的客流量预测。

七、结语

本项目所搭建的大数据分析、处理能力的城市轨道交通客流分析平台，实现了数据可视化，能够为日常运营管理、客流组织工作提供动态分析依据与决策支持。