从 0 到跑通 Spark 那天，我终于在宿舍喊出了“基于大数据的火车站站点地理数据可视化分析系统成了”（源码、调试、LW、开题、PPT)

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基于大数据的中国火车站站点地理数据可视化分析系统

1、研究背景

  随着“八纵八横”高速铁路网和全国铁路运营里程的不断扩张，火车站已从单纯的交通节点演变为城市群联动、国土空间优化与区域经济发展的关键支点。面对超过三千座已运营车站、上百种等级与类型划分以及十八个铁路局交叉管辖的复杂局面，传统人工报表难以满足规划、运营及公众出行对“一张图、一盘数”的精细化需求。为此，我们依托历年铁路公开时刻表、12306 余票流水、POI、夜间灯光、人口迁徙等多源大数据，构建了“基于大数据的中国火车站站点地理数据可视化分析系统”，旨在用数据科学方法揭示站点—城市—区域之间的空间组织规律，为铁路规划、运力投放和站城融合提供决策支撑。

2、研究目的和意义

  开发这套基于大数据的中国火车站站点地理数据可视化分析系统，就是想帮大家把分散在12306、铁路局公告、POI里的海量站点信息，用Spark+Hadoop一次算清、用Vue大屏一次看全。无论是写论文、做竞赛，还是单纯想摸清全国高铁格局，都能在一页图里找到答案，再也不用到处扒数据、拼Excel。

  它的意义在于把冷冰冰的经纬度变成会说话的地图：一眼看出哪些城市群是铁路洼地，哪些省份客运站点密度倒挂，甚至能实时追踪节假日运力热点。对即将做毕设的同学来说，这不仅是现成的数据源，更是一套可复用的“数据+算法+可视化”模板，拿来就能跑、改改就能交。

3、系统研究内容

• 多源接入：12306 余票接口、全国列车时刻表人口热力、夜间灯光、社会经济数据等。
• 数据清洗：缺失坐标智能补全、重名站点消歧、行政区划对齐、时间序列对齐、异常值检测。
• 元数据管理：字段血缘、版本回溯、权限分级，支持一键回溯到任意历史版本。
火车站站点信息管理
• 提供“新增 / 修改 / 删除 / 批量导入”CRUD 功能，字段涵盖站点名称、拼音、经纬度、所属省份/城市、所属铁路局、车站等级、技术性质（客运站 / 乘降所 / 越行站等）、站房面积、站台规模、到发线数量。
• 支持模糊搜索、空间框选、属性组合过滤。
站点宏观特征分析
• 全国尺度统计：客运站 1921 座（62.68%）、乘降所 1144 座（37.32%），自动生成占比饼图、堆叠柱图。
• 命名规律词云：基于站名分词与 TF-IDF，挖掘“方位+通名+专名”高频模式（如“南/北/东/西”、“沟、岭、坪、庄”）。
• 行政/城市群 TopN：省级火车站拥有量排名、Top20 城市站点数量对比、胡焕庸线两侧差异一键生成。
站点空间分布分析
• 热力图：基于核密度估计（KDE）展示全国车站聚集带，可叠加人口、GDP 栅格检验匹配度。
• 七大地理分区对比：华东、华北、东北、华中、华南、西南、西北的车站密度、等级结构雷达图。
• 交互式图层：支持底图切换（高德影像/地形/暗色）、图层透明度、分级设色。
铁路局管辖范围分析
• 十八个铁路局管辖站点数量与类型结构（堆叠条形图）。
• 跨省管辖能力评估：计算各局跨省线路数、跨省站点数，生成 TOP5 排名（如上海铁路局 350 站、北京铁路局 300 站）。
• 交互式“局界”图层：点击任一铁路局，高亮其管辖站点并弹出管辖面积、线路里程、客运量 KPI 卡片。
火车站站点等级分析
• 客运站 vs 乘降所“主次比”分省统计：如内蒙古 132 座客运站 vs 188 座乘降所，主次比 0.7。
• 主要客运站方位玫瑰图：统计东、南、西、北、东北等八个方位在主要客运站的分布。
• 支持自定义等级划分规则（按业务量、到发线、站房面积）即时重算并可视化。
核心站点聚集区分析
• DBSCAN 空间聚类：基于车站经纬度，识别“核心铁路城市群”，调整 Eps 与 MinPts 参数实时重聚类。
• 聚类结果卡片：展示每个城市群的车站数、核心站、平均站间距、服务人口。
• 密度中心：计算并标注各铁路局站点的几何中心与加权密度中心（叠加人口权重）。
大屏可视化
• 5 大主题轮播：全国火车站类型占比、空间聚类效果图、核心铁路城市群 TOP10、各省站点类型比例、铁路局跨省管辖能力 TOP5。
• 多屏联动：点击大屏“山西省”即可在侧边屏联动展示该省所有车站列表及空间分布。
• 支持 4K 分辨率、自动日夜模式切换、离线缓存，适用于指挥中心、展览展示。

4、系统页面设计

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5、参考文献

[1]朱鑫鹏,李丹. 基于YOLO5Face在火车站口罩佩戴的检测系统[J].电子测试,2021,(24):50-52.DOI:10.16520/j.cnki.1000-8519.2021.24.017.
[2]琚义琴. 火车站治安综合信息管理系统的设计与分析[J].信息与电脑(理论版),2020,32(03):187-189.
[3]王童. 火车站综合管理系统设计与开发[J].设备管理与维修,2019,(24):93-94.DOI:10.16621/j.cnki.issn1001-0599.2019.12D.51.
[4]王一杰.火车站广场智能建筑信息系统集成设计与实现[D].郑州大学,2017.
[5]郑智斌.贵阳火车站党组织发展管理系统的研究与分析[D].云南大学,2015.
[6]邓绯. 火车站售票管理系统设计[J].福建电脑,2015,31(04):35+37.DOI:10.16707/j.cnki.fjpc.2015.04.062.
[7]范国华,杜哲明,张友华,等. 基于Virtools的虚拟火车站漫游系统的设计与实现[J].红河学院学报,2014,12(05):30-32+43.DOI:10.13963/j.cnki.hhuxb.2014.05.007.
[8]郝俊寿,丁艳会. 基于Android系统火车站出口导航系统的研究与实现[J].计算机光盘软件与应用,2014,17(01):268+270.
[9]陈志福. 火车站治安综合信息管理系统的研究与设计[J].科技资讯,2013,(18):228-229.DOI:10.16661/j.cnki.1672-3791.2013.18.163.
[10]陈磊,王鹏,董静宜,等. 基于排队论的火车站售票排队系统的分析与研究[J].成都信息工程学院学报,2010,25(06):584-587.
[11]韩颖,姚佳,郭凯,等. 基于MO的奥运交通路线查询系统——从北京火车站到国家体育场[J].首都师范大学学报(自然科学版),2008,(03):74-79.DOI:10.19789/j.1004-9398.2008.03.017.
[12]胥袁.基于指纹技术的火车站身份认证系统设计与实现[D].电子科技大学,2008.
[13]李向阳,黄先祥,龙勇,等. 基于HLA的火车站行李监测系统仿真开发[J].计算机工程与设计,2007,(19):4747-4749+4833.DOI:10.16208/j.issn1000-7024.2007.19.032.
[14]福州火车站电话订票系统.福建省,福州火车站,2007-01-01.
[15]戴伟. 郑州市火车站地区停车场收费管理系统[J].中国公路(交通信息产业),2001,(10):38-39.
[16]郭睿,杨雷,董宏斌,等. 火车站多媒体查询系统的研制[J].河南科学,2000,(03):321-323.DOI:10.13537/j.issn.1004-3918.2000.03.030.
[17]刘古山,卢日亨. 单片机在火车站自动播音系统中的应用[J].电子与自动化,1999,(03):19-21+55.
[18]马海波. 火车站条码检票系统集中器通信协议及性能分析[J].计算机工程与应用,1998,(03):71-73.
[19]丁瑞宽. 火车站货运调度微机辅助管理系统[J].微计算机应用,1990,(02):50.

6、核心代码

# core_analysis.py
import pandas as pd
import geopandas as gpd
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.metrics import pairwise_distances
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from wordcloud import WordCloud
import numpy as np

# === 1. 数据加载 ============================================================
def load_stations(csv_path: str) -> gpd.GeoDataFrame:
    df = pd.read_csv(csv_path)
    gdf = gpd.GeoDataFrame(
        df,
        geometry=gpd.points_from_xy(df.lon, df.lat),
        crs="EPSG:4326"
    )
    return gdf

# === 2. 站点宏观特征 ========================================================
def station_overview(gdf: gpd.GeoDataFrame):
    # 类型占比
    type_counts = gdf['station_type'].value_counts()
    print("站点类型统计：\n", type_counts)

    # 词云
    text = " ".join(gdf['station_name'])
    wc = WordCloud(font_path='simhei.ttf',
                   background_color='white',
                   width=800, height=400).generate(text)
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
    plt.axis("off")
    plt.title("火车站命名词云")
    plt.show()
    return type_counts

# === 3. 空间分布：核密度热力图 + 胡焕庸线 ================================
def spatial_distribution(gdf: gpd.GeoDataFrame):
    # 转换投影为等距投影便于密度计算
    gdf_utm = gdf.to_crs(epsg=3857)
    coords = np.vstack([gdf_utm.geometry.x, gdf_utm.geometry.y]).T

    # 核密度
    from scipy.stats import gaussian_kde
    kde = gaussian_kde(coords.T, bw_method=0.03)
    # 生成网格
    x_min, y_min, x_max, y_max = gdf_utm.total_bounds
    grid_x, grid_y = np.mgrid[x_min:x_max:100j, y_min:y_max:100j]
    positions = np.vstack([grid_x.ravel(), grid_y.ravel()])
    z = np.reshape(kde(positions).T, grid_x.shape)

    plt.figure(figsize=(8, 6))
    plt.contourf(grid_x, grid_y, z, levels=30, cmap="Reds")
    plt.colorbar(label='Density')
    plt.title("全国火车站核密度热力图")
    plt.axis('equal')
    plt.show()

    # 胡焕庸线两侧对比（简化为 115°E）
    west = gdf[gdf.lon < 115]
    east = gdf[gdf.lon >= 115]
    print(f"胡焕庸线以西站点：{len(west)}，以东站点：{len(east)}")

# === 4. 核心聚集区：DBSCAN ===============================================
def core_clusters(gdf: gpd.GeoDataFrame, eps_km=50, min_samples=3) -> gpd.GeoDataFrame:
    # 投影后计算距离矩阵
    gdf_utm = gdf.to_crs(epsg=3857)
    coords = np.vstack([gdf_utm.geometry.x, gdf_utm.geometry.y]).T
    # 转换为米，eps 以米为单位
    kms_per_radian = 6371.0088 * 1000
    eps = eps_km * 1000
    db = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples, metric='euclidean').fit(coords)
    gdf['cluster'] = db.labels_
    # 聚类结果统计
    clusters = gdf[gdf.cluster != -1].groupby('cluster').size().sort_values(ascending=False)
    print("Top10 城市群（按站点数）：\n", clusters.head(10))
    return gdf

# === 5. 铁路局管辖分析 ======================================================
def bureau_analysis(gdf: gpd.GeoDataFrame):
    # 站点类型结构
    bureau_type = gdf.groupby(['railway_bureau', 'station_type']).size().unstack(fill_value=0)
    bureau_type.plot(kind='bar', stacked=True, figsize=(12, 5))
    plt.title("各铁路局站点类型结构")
    plt.ylabel("站点数")
    plt.show()

    # 跨省管辖能力
    cross_prov = gdf.groupby('railway_bureau')['province'].nunique().sort_values(ascending=False)
    print("跨省管辖能力 TOP5：\n", cross_prov.head())
    return bureau_type, cross_prov

# === 6. 一键运行 ============================================================
def run_all(csv_path: str):
    gdf = load_stations(csv_path)
    station_overview(gdf)
    spatial_distribution(gdf)
    gdf = core_clusters(gdf, eps_km=50, min_samples=5)
    bureau_analysis(gdf)
    return gdf

# === 7. 主程序 ==============================================================
if __name__ == "__main__":
    # 假设同目录下存在 stations.csv
    gdf = run_all("stations.csv")

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