一种客流分析预测的可视化系统技术方案

本申请属于轨道交通数据处理的技术领域，公开了一种客流分析预测的可视化系统，该系统包括：数据接入模块，接入包括轨道交通对应站点及线路的离线数据；数据模拟模块，基于离线数据模拟得到实时数据；存储管理模块，将离线数据进行预处理及将实时数据进行流处理后存储至Hbase中，并根据历史访问记录，将Hbase中的数据分别存储在Redis缓存与MySQL数据库中；运算处理模块，基于Redis缓存与MySQL数据库中的数据进行动态OD矩阵估计、客流分配计算以及客流趋势预测，得到客流计算结果；Web应用可视化模块，将客流计算结果进行可视化图表显示。本申请可支持轨道交通海量数据的实时处理需求。求。求。

【技术实现步骤摘要】
一种客流分析预测的可视化系统


[0001]本申请涉及轨道交通数据处理的
，尤其涉及一种客流分析预测的可视化系统。

技术介绍

[0002]现有大部分轨道交通系统存储数据以及处理数据方式通常采用传统的方式，把数据存储到Oracle数据库，在系统上只能查看到乘客进出站信息等现有基础数据。当前的轨道交通系统每天频繁写入数据，海量数据存储设计单一，无法支持实时的海量数据的实时处理需求，同时也无法对轨道的线路级别以及站点级别进行客流清分/仿真推演预测获取每个乘客的出行行程过程的信息数据，导致行业方无法全面的掌握路网内的客流分布和动态，对存在的站点、线路、车厢拥堵感知滞后。对大客流条件下的高风险客流无法精准管理和控制，对突发客流的提前评估和预测，各种预案的实施比较被动，无法及时并且预见性的缓解可能出现的突发客流事件，确保正常客运不受影响。

技术实现思路

[0003]本申请提供了一种客流分析预测的可视化系统，支持轨道交通实时的海量数据的实时处理需求，对轨道的线路级别以及站点级别的客流进行分析和预测。
[0004]本申请实施例提供了一种客流分析预测的可视化系统，该系统包括：
[0005]数据接入模块，用于接入源数据，源数据包括轨道交通对应站点及线路的离线数据；
[0006]数据模拟模块，用于基于所述离线数据模拟得到实时数据；
[0007]存储管理模块，用于将离线数据基于Spark进行预处理以及将实时数据基于Flink进行流处理后存储至Hbase中，并根据历史访问记录，将Hbase中的数据分别存储在Redis缓存与MySQL数据库中；
[0008]运算处理模块，用于基于Redis缓存与MySQL数据库中的数据进行动态OD矩阵估计、客流分配计算以及客流趋势预测，得到客流计算结果；
[0009]Web应用可视化模块，用于将客流计算结果进行可视化图表显示。
[0010]进一步的，所述存储管理模块包括离线数据存储子模块，具体用于:
[0011]将离线数据放入Hdfs中存储；
[0012]基于Spark对离线数据进行预处理；
[0013]将预处理后的离线数据存储至Hbase中；
[0014]根据业务需求对Hbase中预处理后的离线数据进行批量处理后存储到MySQL数据库中。
[0015]进一步的，所述存储管理模块包括实时数据存储子模块，具体用于:
[0016]将模拟得到的实时数据发送至Kafka消息队列；
[0017]基于Flink对实时数据进行流处理计算；
[0018]将流处理的计算结果存储至Hbase中；
[0019]将访问过的计算结果数据存储在Redis缓存中，并将未访问过的计算结果数据存储到MySQL数据库中。
[0020]进一步的，所述存储管理模块中采用主从数据库服务器同步，其中，主数据库负责写操作，从数据库负责读操作。
[0021]进一步的，所述存储管理模块采用myisam存储引擎。
[0022]进一步的，所述运算处理模块包括客流趋势预测子模块，用于：
[0023]导入Spark机器学习ml库，采用决策树算法构建客流量预测模型；
[0024]基于所述客流预测模型对客流站点流量进行预测。
[0025]进一步的，所述数据模拟模块，具体用于：
[0026]以第一预设周期获取离线数据，对离线数据中各站点及各线路的用户数据进行分析；
[0027]基于离线数据中的用户年龄数据采用正态分布算法进行数据模拟，得到实时数据对应的用户数据列表；
[0028]基于lru算法对模拟出的用户数据列表进行筛选。
[0029]进一步的，所述Web应用可视化模块对应的应用后端基于Springboot框架，应用前端基于vue.js框架。
[0030]进一步的，Web应用可视化模块包括Vue组件，用于：
[0031]以第二预设周期向后台请求一次数据，并判断数据是否更新；
[0032]若数据更新，则将更新的数据对应的可视化图表重新进行渲染。
[0033]进一步的，所述Web应用可视化模块，还具体用于：
[0034]当Web应用可视化模块对应的应用前端用户登录成功后，将后端返回的token令牌保存在sessionstorage中；
[0035]当收到可视化页面上的用户请求数据url时，获取sessionstorage中的token令牌，并返回含令牌header的请求数据url给后端；
[0036]将后端返回的数据在可视化页面进行显示。
[0037]综上，与现有技术相比，本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
[0038]本申请实施例提供的一种客流分析预测的可视化系统，本申请可以对轨道交通的海量数据进行分类存储与处理，从而支持轨道交通实时的海量数据的实时处理需求，对轨道的线路级别以及站点级别的客流进行分析和预测，并以可视化的方式展示在系统应用页面，清晰有效地传达信息，以提升线网规划设计、建设施工管理以及线网运营管理等的轨道交通决策效率和能力。
附图说明
[0039]图1为本申请一个实施例提供的客流分析预测的可视化系统的功能模块示意图；
[0040]图2为本申请一个实施例提供的Web应用可视化模块对应的Web应用登录流程示意图；
[0041]图3为本申请一个实施例提供的Web应用可视化模块对应的可视化页面示意图。
具体实施方式
[0042]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0043]请参见图1，本申请实施例提供了客流分析预测的可视化系统，该系统具体包括：
[0044]数据接入模块10，用于接入源数据，源数据包括轨道交通对应站点及线路的离线数据；
[0045]数据模拟模块20，用于基于所述离线数据模拟得到实时数据；
[0046]存储管理模块30，用于将离线数据基于Spark进行预处理以及将实时数据基于Flink进行流处理后存储至Hbase中，并根据历史访问记录，将Hbase中的数据分别存储在Redis缓存与MySQL数据库中；
[0047]运算处理模块40，用于基于Redis缓存与MySQL数据库中的数据进行动态OD矩阵估计、客流分配计算以及客流趋势预测，得到客流计算结果；
[0048]Web应用可视化模块50，用于将客流计算结果进行可视化图表显示。
[0049]本实施例中，搭建了基于Hadoop、Spark、Redis、Hbase和MySQL的计算机集群。在这个计算机集群架构下，对轨道交通的海量数据可以进行高效地处理分析，从而实现对轨道交通客流分析预测的可视化需求。其中，客本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种客流分析预测的可视化系统，其特征在于，所述系统包括：数据接入模块，用于接入源数据，源数据包括轨道交通对应站点及线路的离线数据；数据模拟模块，用于基于所述离线数据模拟得到实时数据；存储管理模块，用于将离线数据基于Spark进行预处理以及将实时数据基于Flink进行流处理后存储至Hbase中，并根据历史访问记录，将Hbase中的数据分别存储在Redis缓存与MySQL数据库中；运算处理模块，用于基于Redis缓存与MySQL数据库中的数据进行动态OD矩阵估计、客流分配计算以及客流趋势预测，得到客流计算结果；Web应用可视化模块，用于将客流计算结果进行可视化图表显示。2.根据权利要求1所述的客流分析预测的可视化系统，其特征在于，所述存储管理模块包括离线数据存储子模块，具体用于:将离线数据放入Hdfs中存储；基于Spark对离线数据进行预处理；将预处理后的离线数据存储至Hbase中；根据业务需求对Hbase中预处理后的离线数据进行批量处理后存储到MySQL数据库中。3.根据权利要求1所述的客流分析预测的可视化系统，其特征在于，所述存储管理模块包括实时数据存储子模块，具体用于:将模拟得到的实时数据发送至Kafka消息队列；基于Flink对实时数据进行流处理计算；将流处理的计算结果存储至Hbase中；将访问过的计算结果数据存储在Redis缓存中，并将未访问过的计算结果数据存储到MySQL数据库中。4.根据权利要求1所述的客流分析预测的可视化系统，其特征在于，所述存储管理模块中采用主从数据库服务器同步，其中，主数据库负责写操作，从数据库负责读操作。5.根据权利要求1所述的客流...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟兴宇，庄嘉濠，夏梓彤，黎心怡，刘佳纯，邹梓涛，
申请(专利权)人：广州软件学院，
类型：发明
国别省市：