智能车站是近年来兴起的一个融合了大数据、物联网、云计算、人工智能等技术的跨学科领域。当我国提出了“精品工程、智能京张”后,利用高新技术全力打造世界领先的智能车站势在必行。我国的高铁不断地发展和赶超其他国家,技术水平已经在处于世界前沿,大多数旅客都愿意乘坐高铁出行。同时,旅客不单单满足于出行方面的需求,也更加注重整体的服务体验。随着铁路交通网络的不断扩张,铁路部门不仅积累了大规模数据量的客流数据,而且也发现了一些现阶段需要解决的问题。一方面,目前高铁的售票方式还有待改进。当前的方式为在日常时段按照“先到先得”的方式售票,而在高峰期按照“固有票额”的方式售票。然而,这两种方式都还不能够很好地适应复杂多变的需求市场。另一方面,随着铁路交通网络的发展、出行旅客规模的增加,传统的人工、录像等技术手段已经无法及时有效地评估车站和列车的运营状况。铁路部门对于大客流、突发事件的响应往往有滞后性,只能被动地疏导客流。客流数据能够很好地反映出旅客出行的需求变化,采集、处理、存储、分析、挖掘客流数据也是铁路智能化进程中重要的环节。客流数据蕴藏着不可估量的价值,能够为铁路部门提供辅助决策支持,帮助其提高运营管理能力和服务质量。针对以上问题,本文对大数据和人工智能技术进行了大量的研究,从实时数据分析、历史数据分析、趋势预测三个方面来设计和实现了客流量分析系统。本文的主要研究内容如下:(1)针对源源不断、高频率的实时客流数据,考虑到实时处理环节的数据处理速度、集群高可用等性能要求,使用Spark、Kafka、Zookeeper、Redis等技术设计和实现了实时计算模块,完成相应的客流指标计算工作。(2)针对持续增长、大规模的历史客流数据,考虑到了数据入库、数据分析的需求,设计和实现了离线计算模块。使用Spark、Kafka、Zookeeper、Hive等技术设计和实现了海量历史客流数据的入库存储工作,以便后续进行分析。使用Azkaban、Sqoop、Hive、My SQL等技术设计和实现了历史客流数据分析的工作。(3)针对客流量趋势预测的需求,基于LSTM神经网络设计和实现了客流量预测模块,将离线计算模块中统计出来的客流量数据作为LSTM网络的训练数据,进而预测未来时刻的客流量,有助于铁路部门提前了解未来的客流变化情况并准备应对措施疏导大客流。本系统通过了严谨的测试,基本达到预期效果,能够稳定高效地工作。本系统能够为铁路部门分析客流信息,对铁路智能化的发展具有深远的意义。