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探析鐵路運(yùn)輸支持系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)論文
1鐵路運(yùn)輸決策支持系統(tǒng)
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫在進(jìn)行決策支持時(shí)具有以下幾個(gè)方面的不足:(1)缺乏組織性，首先是獲得的數(shù)據(jù)格式雜亂不穩(wěn)定，無統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn);其次，由于各部門在分析時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)的片面抽取，對(duì)同一問題的分析，可能導(dǎo)致不同的結(jié)果;(2)數(shù)據(jù)的利用率低，難以轉(zhuǎn)化為有用的信息;(3)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不完整，難以滿足決策支持的需要;(4)模型庫分析能力有限;(5)人機(jī)接口開發(fā)不理想。數(shù)據(jù)倉庫和聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)技術(shù)及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的日漸成熟，為克服傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫存在的問題提供了技術(shù)上的支持，為決策支持系統(tǒng)開辟了一條新的途徑。鐵路運(yùn)輸決策支持系統(tǒng)是以數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)為基礎(chǔ)，以O(shè)LAP技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘工具為手段，從而進(jìn)行設(shè)計(jì)實(shí)施的一整套解決方案。
1.1鐵路運(yùn)輸決策支持系統(tǒng)的架構(gòu)
鐵路運(yùn)輸決策支持系統(tǒng)由數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)倉庫管理系統(tǒng)、模型庫/知識(shí)庫管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘、用戶界面等模塊組成。如鐵路運(yùn)輸決策支持系統(tǒng)具有如下特點(diǎn)。(1)從異構(gòu)的多種數(shù)據(jù)源中抽取數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)無關(guān)性。(2)以數(shù)據(jù)倉庫和OLAP相結(jié)合建立輔助決策系統(tǒng)，相互結(jié)合、相互補(bǔ)充。(3)利用數(shù)據(jù)挖掘工具發(fā)現(xiàn)過去未被認(rèn)識(shí)的數(shù)據(jù)關(guān)系，幫助決策者做出更好的決策。(4)將數(shù)據(jù)倉庫、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘、方法庫/模型庫以及用戶交互結(jié)合起來形成的綜合決策支持系統(tǒng)能以此進(jìn)行定量分析和定性分析，進(jìn)一步提高了輔助決策能力。鐵路運(yùn)輸決策支持系統(tǒng)采用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，遵循數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)構(gòu)體系，包括以下幾個(gè)方面:環(huán)境、數(shù)據(jù)倉庫、主題、主題表、匯總表組、信息集市和數(shù)據(jù)集市。
1.2數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)源
數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)源基于鐵路系統(tǒng)現(xiàn)在的業(yè)務(wù)系統(tǒng)及其綜合應(yīng)用，包括:(1)十八點(diǎn)統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng);(2)車號(hào)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng);(3)貨車追蹤系統(tǒng);(4)確報(bào)系統(tǒng);(5)TMIS貨票系統(tǒng);(6)集裝箱系統(tǒng);(7)貨運(yùn)營銷與生產(chǎn)管理系統(tǒng)(8)客票發(fā)售與預(yù)定系統(tǒng);(9)精密統(tǒng)計(jì)系統(tǒng);(10)調(diào)度系統(tǒng);(11)編組站現(xiàn)在車管理系統(tǒng)。
1.3鐵路運(yùn)輸決策支持系統(tǒng)的原型系統(tǒng)
對(duì)于鐵路運(yùn)輸決策支持的核心組成部分———數(shù)據(jù)倉庫，選取綜合運(yùn)輸指標(biāo)數(shù)據(jù)集市和客運(yùn)數(shù)據(jù)集市，作為該項(xiàng)目的原型。選取“綜合運(yùn)輸指標(biāo)數(shù)據(jù)集市”作為本項(xiàng)目的原型，是出于以下幾個(gè)方面的考慮。
(1)目前能夠綜合反映運(yùn)輸生產(chǎn)組織和經(jīng)營狀況的十八點(diǎn)運(yùn)輸統(tǒng)計(jì)報(bào)告系統(tǒng)和精密統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，其基本信息通過手工作業(yè)進(jìn)行采集，再逐級(jí)上報(bào)。系統(tǒng)的穩(wěn)定性好，也已經(jīng)積累了豐富的數(shù)據(jù);在此基礎(chǔ)上建立數(shù)據(jù)集市，見效快，效果明顯。
(2)綜合運(yùn)輸指標(biāo)體系所涉及的內(nèi)容，是指導(dǎo)運(yùn)輸生產(chǎn)和經(jīng)營的重要信息，為各級(jí)運(yùn)輸部門服務(wù)，如:運(yùn)輸分析部門、運(yùn)輸統(tǒng)計(jì)部門、調(diào)度部門。其中，某些綜合效益指標(biāo)(貨運(yùn)收入、客運(yùn)收入、貨物發(fā)送量、旅客發(fā)送量等)更是部領(lǐng)導(dǎo)們重點(diǎn)關(guān)心的信息。
(3)十八點(diǎn)統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)和精密統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)所設(shè)計(jì)的指標(biāo)雖有交叉，但時(shí)間范疇不一致，十八點(diǎn)統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)是日?qǐng)?bào)系統(tǒng)，每日十八點(diǎn)上報(bào);精密統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)是月報(bào)系統(tǒng)，是經(jīng)過層層校驗(yàn)、核實(shí)過的月信息，準(zhǔn)確度高，每月的中旬上報(bào)上個(gè)月的精密統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù);所以，兩者相結(jié)合，既能掌握每日的運(yùn)輸情況，又能得到準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)用于指導(dǎo)今后的運(yùn)輸生產(chǎn)和經(jīng)營。而目前的情況是由于十八點(diǎn)統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)、客運(yùn)精密統(tǒng)計(jì)和貨運(yùn)精密統(tǒng)計(jì)均是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，各個(gè)運(yùn)輸部門所關(guān)心的內(nèi)容又各不相同，往往不能及時(shí)得到想要的信息。鐵路客運(yùn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)經(jīng)過近十多年的發(fā)展，絕大部分的客運(yùn)業(yè)務(wù)都實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)管理。主要包括客票聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)、客票非聯(lián)網(wǎng)站系統(tǒng)、小站系統(tǒng)、車務(wù)段系統(tǒng)、移動(dòng)補(bǔ)票系統(tǒng)、客運(yùn)管理信息系統(tǒng)，手工完成的業(yè)務(wù)主要包括代用票、偏遠(yuǎn)小站的手工售票�？推毕到y(tǒng)全稱為“鐵路客票發(fā)售和預(yù)定系統(tǒng)”，是國家“九五”科技攻關(guān)計(jì)劃重中之重項(xiàng)目，項(xiàng)目自1996年啟動(dòng)以來，經(jīng)過1.0、2.0、3.0、4.0版的研制和中央、地區(qū)、車站三級(jí)系統(tǒng)的建設(shè)，建成了包括鐵道部客票中心、23個(gè)地區(qū)客票中心、1800多個(gè)計(jì)算機(jī)售票車站在內(nèi)的計(jì)算機(jī)售票系統(tǒng)，其中800多個(gè)車站已實(shí)現(xiàn)了聯(lián)網(wǎng)售票�？推毕到y(tǒng)實(shí)現(xiàn)了車站售票業(yè)務(wù)處理和地區(qū)中心的客運(yùn)業(yè)務(wù)應(yīng)用管理，這些業(yè)務(wù)操作產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是信息綜合利用決策支持系統(tǒng)重要數(shù)據(jù)源。而且客票系統(tǒng)聯(lián)網(wǎng)站的增多，使得經(jīng)客票系統(tǒng)發(fā)售的客票銷售量占全路總售票量的85%以上，客票收入占全路總客票收入的90%以上。因此，客票系統(tǒng)已經(jīng)積累了豐富的歷史數(shù)據(jù)，具備了建立數(shù)據(jù)集市的各種優(yōu)越條件，應(yīng)該是鐵路運(yùn)輸決策支持系統(tǒng)的不可或缺的一部分。
2綜合運(yùn)輸指標(biāo)數(shù)據(jù)集市的設(shè)計(jì)
綜合運(yùn)輸指標(biāo)數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)來源于十八點(diǎn)統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)和精密統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)(包括貨運(yùn)精密統(tǒng)計(jì)和客運(yùn)精密統(tǒng)計(jì))。前者所涉及的維度少，指標(biāo)多，大多數(shù)指標(biāo)值僅與時(shí)間維度相關(guān);后者所設(shè)計(jì)的指標(biāo)少，但相關(guān)的維度較多。因此，可采用不同的邏輯模型。
2.1綜合運(yùn)輸指標(biāo)數(shù)據(jù)集市的模型設(shè)計(jì)
十八點(diǎn)統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)關(guān)系簡單，采用傳統(tǒng)的E_Ｒ模型。精密統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采用星型模型。精密統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的維度包括:時(shí)間維度、地理維度1(層次為鐵道部、路局、分局、分界口)、地理維度2(層次為全國、省、市)、品類維度、運(yùn)輸距離維度、席別維(硬座、軟席、臥鋪)、統(tǒng)計(jì)分類維(站售、車補(bǔ)、退票)、運(yùn)輸類別維(管內(nèi)直通、管內(nèi)接入、管內(nèi)到達(dá))、干線維、車次維、發(fā)到站維。十八點(diǎn)統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)和精密統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)集市中采用不同的物理存儲(chǔ)模型。前者采用關(guān)系數(shù)據(jù)庫組織形式(由關(guān)系型事實(shí)表和維表組成);后者多采用多維數(shù)據(jù)庫組織形式(MDDB)。
2.2綜合運(yùn)輸指標(biāo)的ETL方案設(shè)計(jì)
綜合運(yùn)輸指標(biāo)的數(shù)據(jù)清洗任務(wù)主要是:(1)十八點(diǎn)統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)和精密統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)中編碼的統(tǒng)一;(2)為了方便OLAP分析，需要將數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合以后，加載到數(shù)據(jù)集市的主題表中，而不是將數(shù)據(jù)源直接復(fù)制到數(shù)據(jù)集市中。十八點(diǎn)統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)的ETL方案，包括:綜合指標(biāo)主題表，現(xiàn)在車類，裝卸車類，分界口貨車出入，客運(yùn)綜合指標(biāo)，重點(diǎn)、快速旅客列車指標(biāo)和主要客運(yùn)站上車人數(shù)指標(biāo)。貨運(yùn)精密統(tǒng)計(jì)的ETL方案，包括貨物發(fā)到量統(tǒng)計(jì)，貨物運(yùn)輸量及噸公里統(tǒng)計(jì)，分界站貨物接入交出及通過統(tǒng)計(jì)，省間貨物交流統(tǒng)計(jì)，貨物運(yùn)輸距離統(tǒng)計(jì)，主要干線貨運(yùn)統(tǒng)計(jì)表，鐵路分局貨物交流統(tǒng)計(jì)�？瓦\(yùn)精密統(tǒng)計(jì)的ETL方案，包括旅客發(fā)送量及票價(jià)統(tǒng)計(jì)，旅客運(yùn)輸量及周轉(zhuǎn)量，距離別旅客人數(shù)及周轉(zhuǎn)量，車次別旅客人數(shù)、周轉(zhuǎn)量及票價(jià)，行李、包裹發(fā)送、中轉(zhuǎn)及到達(dá)量統(tǒng)計(jì)，局別/窄軌行包運(yùn)輸量、周轉(zhuǎn)量及平均行程等。
2.3建立數(shù)據(jù)倉庫更新的時(shí)間機(jī)制
數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)并不要求與聯(lián)機(jī)事務(wù)處理系統(tǒng)保持實(shí)時(shí)的同步，因此數(shù)據(jù)抽取可以定時(shí)進(jìn)行，但多個(gè)抽取操作執(zhí)行的時(shí)間、相互的順序、成敗對(duì)數(shù)據(jù)倉庫中信息的有效性則至關(guān)重要。十八點(diǎn)信息系統(tǒng)是每天18點(diǎn)這一時(shí)刻的統(tǒng)計(jì)信息，更新數(shù)據(jù)倉庫的時(shí)間是24h;精密統(tǒng)計(jì)信息系統(tǒng)每個(gè)月更新1次。
3綜合運(yùn)輸指標(biāo)數(shù)據(jù)集市的決策支持應(yīng)用
3.1報(bào)表應(yīng)用
報(bào)表一直是表現(xiàn)數(shù)據(jù)的最為簡便的方式，這種方式在鐵路業(yè)務(wù)部門間是必不可少的數(shù)據(jù)傳遞方式。所以報(bào)表應(yīng)用也是鐵路運(yùn)輸決策支持系統(tǒng)的主要應(yīng)用之一。系統(tǒng)采用BusinessObjects軟件實(shí)現(xiàn)報(bào)表應(yīng)用，BusinessObjects能夠靈活、隨意地制作出各種不同形式的報(bào)表以進(jìn)行數(shù)據(jù)分析�；阼F路運(yùn)輸決策支持系統(tǒng)，首先制作部門日常經(jīng)常使用的報(bào)表，然后在已有報(bào)表上衍生其他各式各樣的報(bào)表，報(bào)表的個(gè)數(shù)是不限的，報(bào)表的形式是可多變的。報(bào)表主要包括貨運(yùn)靜態(tài)報(bào)表和客運(yùn)靜態(tài)報(bào)表。
3.2多維分析
在決策支持系統(tǒng)中可進(jìn)行各種多維分析，包括貨物運(yùn)量變化趨勢分析、旅客運(yùn)量變化趨勢分析等。在貨物運(yùn)量變化趨勢分析中可以生成總運(yùn)量變化趨勢圖，各局(省、市)運(yùn)量變化趨勢圖，按品類運(yùn)量變化趨勢圖，各局(省、市)按品類運(yùn)量變化趨勢圖，省間貨物交流變化趨勢圖，以及各運(yùn)輸距離的貨物發(fā)送量變化趨勢圖;在旅客運(yùn)量變化趨勢分析中可以生成旅客發(fā)送量及收入變化趨勢圖，局別、省別、線別、窄軌別旅客發(fā)送量及周轉(zhuǎn)量變化趨勢圖，局別行包發(fā)送量及周轉(zhuǎn)量變化趨勢圖，各運(yùn)輸距離的旅客發(fā)送量變化趨勢圖，車次別旅客人數(shù)、周轉(zhuǎn)量、收入變化趨勢圖等。多維分析的展現(xiàn)方式包括多維報(bào)表和三維柱圖、餅圖。
3.3即席查詢
即席查詢，是數(shù)據(jù)庫應(yīng)用最普遍的一種查詢;利用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，可以讓用戶隨時(shí)可以面對(duì)數(shù)據(jù)庫，獲取所希望的來自各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。在綜合運(yùn)輸指標(biāo)數(shù)據(jù)集市里，包含了所有的運(yùn)輸指標(biāo)。通過提供給終端用戶友好、易用的圖形界面，提供選擇和模糊查找指標(biāo)的功能，即用戶鍵入他希望查詢的指標(biāo)名稱(部分名稱)和其他如時(shí)間、局名、品類、運(yùn)輸類別、席別等，就能得到相應(yīng)的信息，并能根據(jù)需要導(dǎo)入文本文件或存為HTML格式的文件。
3.4數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用
基于十八點(diǎn)統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)和精密統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，可以利用數(shù)據(jù)挖掘工具對(duì)運(yùn)輸綜合指標(biāo)作時(shí)間序列預(yù)測分析。具體方法包括:使用廣泛的預(yù)測方法，包括指數(shù)平滑模型，Winter方法以及AＲIMA(Box-Jenkins)模型，也可以通過組合模型產(chǎn)生新的預(yù)測模型或方法;在預(yù)測模型中使用預(yù)測因子變量，預(yù)測模型包括時(shí)間趨勢曲線，回歸因子，干擾影響;瀏覽時(shí)間序列圖，預(yù)測－真實(shí)值、預(yù)測誤差圖，帶置信區(qū)間的預(yù)測圖;逐個(gè)比較任意兩個(gè)預(yù)測模型的擬合優(yōu)度值或按一特定擬合統(tǒng)計(jì)排序的所有模型;瀏覽每個(gè)模型的預(yù)測和誤差值或任意選擇兩個(gè)模型比較預(yù)測結(jié)果;檢驗(yàn)每個(gè)預(yù)測模型的擬合參數(shù)及其統(tǒng)計(jì)顯著性。
4結(jié)語
本文介紹了鐵路運(yùn)輸決策支持系統(tǒng)的基本架構(gòu)，該系統(tǒng)依托數(shù)據(jù)倉庫，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，力圖實(shí)現(xiàn)信息的綜合利用，并為鐵路系統(tǒng)的各級(jí)各部門提供決策支持。其中重點(diǎn)研究了鐵路運(yùn)輸決策支持系統(tǒng)中一個(gè)子系統(tǒng)，即綜合運(yùn)輸指標(biāo)數(shù)據(jù)集市的設(shè)計(jì)，包括基于數(shù)據(jù)源特點(diǎn)的數(shù)據(jù)集市模型設(shè)計(jì)和ETL方案設(shè)計(jì);并針對(duì)綜合運(yùn)輸指標(biāo)數(shù)據(jù)集市，研究了其在決策支持中的應(yīng)用，包括報(bào)表應(yīng)用、多維分析、即席查詢和數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用等。本文首次將數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘和決策支持技術(shù)系統(tǒng)性地應(yīng)用于構(gòu)建我國的鐵路運(yùn)輸決策支持系統(tǒng)，具體研究了系統(tǒng)基本架構(gòu)的建立，包括系統(tǒng)建立中的數(shù)據(jù)源抽取、數(shù)據(jù)集市模型設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)清洗技術(shù)，以及系統(tǒng)在決策支持中的若干具體應(yīng)用。從而為這一系統(tǒng)的建立提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和富有現(xiàn)實(shí)意義的實(shí)踐指導(dǎo)，并且為先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)在其他第三方物流企業(yè)決策支持系統(tǒng)中的應(yīng)用提供了寶貴的借鑒。
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