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探析鐵路運輸支持系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)論文

時間:2023-05-06 13:08:53 論文范文 我要投稿
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探析鐵路運輸支持系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)論文

  1鐵路運輸決策支持系統(tǒng)

探析鐵路運輸支持系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)論文

  傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫在進行決策支持時具有以下幾個方面的不足:(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)一標準;其次,由于各部門在分析時對數(shù)據(jù)的片面抽取,對同一問題的分析,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)人機接口開發(fā)不理想。數(shù)據(jù)倉庫和聯(lián)機分析處理(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,從而進行設(shè)計實施的一整套解決方案。

  1.1鐵路運輸決策支持系統(tǒng)的架構(gòu)

  鐵路運輸決策支持系統(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。如鐵路運輸決策支持系統(tǒng)具有如下特點。(1)從異構(gòu)的多種數(shù)據(jù)源中抽取數(shù)據(jù),實現(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、相互補充。(3)利用數(shù)據(jù)挖掘工具發(fā)現(xiàn)過去未被認識的數(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)能以此進行定量分析和定性分析,進一步提高了輔助決策能力。鐵路運輸決策支持系統(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)十八點統(tǒng)計分析系統(tǒng);(2)車號自動識別系統(tǒng);(3)貨車追蹤系統(tǒng);(4)確報系統(tǒng);(5)TMIS貨票系統(tǒng);(6)集裝箱系統(tǒng);(7)貨運營銷與生產(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鐵路運輸決策支持系統(tǒng)的原型系統(tǒng)

  對于鐵路運輸決策支持的核心組成部分———數(shù)據(jù)倉庫,選取綜合運輸指標數(shù)據(jù)集市和客運數(shù)據(jù)集市,作為該項目的原型。選取“綜合運輸指標數(shù)據(jù)集市”作為本項目的原型,是出于以下幾個方面的考慮。

  (1)目前能夠綜合反映運輸生產(chǎn)組織和經(jīng)營狀況的十八點運輸統(tǒng)計報告系統(tǒng)和精密統(tǒng)計系統(tǒng),其基本信息通過手工作業(yè)進行采集,再逐級上報。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)綜合運輸指標體系所涉及的內(nèi)容,是指導(dǎo)運輸生產(chǎn)和經(jīng)營的重要信息,為各級運輸部門服務(wù),如:運輸分析部門、運輸統(tǒng)計部門、調(diào)度部門。其中,某些綜合效益指標(貨運收入、客運收入、貨物發(fā)送量、旅客發(fā)送量等)更是部領(lǐng)導(dǎo)們重點關(guān)心的信息。

  (3)十八點統(tǒng)計分析系統(tǒng)和精密統(tǒng)計系統(tǒng)所設(shè)計的指標雖有交叉,但時間范疇不一致,十八點統(tǒng)計分析系統(tǒng)是日報系統(tǒng),每日十八點上報;精密統(tǒng)計系統(tǒng)是月報系統(tǒng),是經(jīng)過層層校驗、核實過的月信息,準確度高,每月的中旬上報上個月的精密統(tǒng)計數(shù)據(jù);所以,兩者相結(jié)合,既能掌握每日的運輸情況,又能得到準確的數(shù)據(jù)用于指導(dǎo)今后的運輸生產(chǎn)和經(jīng)營。而目前的情況是由于十八點統(tǒng)計分析系統(tǒng)、客運精密統(tǒng)計和貨運精密統(tǒng)計均是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),各個運輸部門所關(guān)心的內(nèi)容又各不相同,往往不能及時得到想要的信息。鐵路客運業(yè)務(wù)系統(tǒng)經(jīng)過近十多年的發(fā)展,絕大部分的客運業(yè)務(wù)都實現(xiàn)了計算機管理。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)、移動補票系統(tǒng)、客運管理信息系統(tǒng),手工完成的業(yè)務(wù)主要包括代用票、偏遠小站的手工售票。客票系統(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)計劃重中之重項目,項目自1996年啟動以來,經(jīng)過1.0、2.0、3.0、4.0版的研制和中央、地區(qū)、車站三級系統(tǒng)的建設(shè),建成了包括鐵道部客票中心、23個地區(qū)客票中心、1800多個計算機售票車站在內(nèi)的計算機售票系統(tǒng),其中800多個車站已實現(xiàn)了聯(lián)網(wǎng)售票。客票系統(tǒng)實現(xiàn)了車站售票業(yè)務(wù)處理和地區(qū)中心的客運業(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)該是鐵路運輸決策支持系統(tǒng)的不可或缺的一部分。

  2綜合運輸指標數(shù)據(jù)集市的設(shè)計

  綜合運輸指標數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)來源于十八點統(tǒng)計分析系統(tǒng)和精密統(tǒng)計系統(tǒng)(包括貨運精密統(tǒng)計和客運精密統(tǒng)計)。前者所涉及的維度少,指標多,大多數(shù)指標值僅與時間維度相關(guān);后者所設(shè)計的指標少,但相關(guān)的維度較多。因此,可采用不同的邏輯模型。

  2.1綜合運輸指標數(shù)據(jù)集市的模型設(shè)計

  十八點統(tǒng)計分析系統(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)計系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采用星型模型。精密統(tǒng)計系統(tǒng)的維度包括:時間維度、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、運輸距離維度、席別維(硬座、軟席、臥鋪)、統(tǒng)計分類維(站售、車補、退票)、運輸類別維(管內(nèi)直通、管內(nèi)接入、管內(nèi)到達)、干線維、車次維、發(fā)到站維。十八點統(tǒng)計分析系統(tǒng)和精密統(tǒng)計系統(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綜合運輸指標的ETL方案設(shè)計

  綜合運輸指標的數(shù)據(jù)清洗任務(wù)主要是:(1)十八點統(tǒng)計分析系統(tǒng)和精密統(tǒng)計系統(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。十八點統(tǒng)計分析系統(tǒng)的ETL方案,包括:綜合指標主題表,現(xiàn)在車類,裝卸車類,分界口貨車出入,客運綜合指標,重點、快速旅客列車指標和主要客運站上車人數(shù)指標。貨運精密統(tǒng)計的ETL方案,包括貨物發(fā)到量統(tǒng)計,貨物運輸量及噸公里統(tǒng)計,分界站貨物接入交出及通過統(tǒng)計,省間貨物交流統(tǒng)計,貨物運輸距離統(tǒng)計,主要干線貨運統(tǒng)計表,鐵路分局貨物交流統(tǒng)計。客運精密統(tǒng)計的ETL方案,包括旅客發(fā)送量及票價統(tǒng)計,旅客運輸量及周轉(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,行李、包裹發(fā)送、中轉(zhuǎn)及到達量統(tǒng)計,局別/窄軌行包運輸量、周轉(zhuǎn)量及平均行程等。

  2.3建立數(shù)據(jù)倉庫更新的時間機制

  數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)并不要求與聯(lián)機事務(wù)處理系統(tǒng)保持實時的同步,因此數(shù)據(jù)抽取可以定時進行,但多個抽取操作執(zhí)行的時間、相互的順序、成敗對數(shù)據(jù)倉庫中信息的有效性則至關(guān)重要。十八點信息系統(tǒng)是每天18點這一時刻的統(tǒng)計信息,更新數(shù)據(jù)倉庫的時間是24h;精密統(tǒng)計信息系統(tǒng)每個月更新1次。

  3綜合運輸指標數(shù)據(jù)集市的決策支持應(yīng)用

  3.1報表應(yīng)用

  報表一直是表現(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。所以報表應(yīng)用也是鐵路運輸決策支持系統(tǒng)的主要應(yīng)用之一。系統(tǒng)采用BusinessObjects軟件實現(xiàn)報表應(yīng)用,BusinessObjects能夠靈活、隨意地制作出各種不同形式的報表以進行數(shù)據(jù)分析;阼F路運輸決策支持系統(tǒng),首先制作部門日常經(jīng)常使用的報表,然后在已有報表上衍生其他各式各樣的報表,報表的個數(shù)是不限的,報表的形式是可多變的。報表主要包括貨運靜態(tài)報表和客運靜態(tài)報表。

  3.2多維分析

  在決策支持系統(tǒng)中可進行各種多維分析,包括貨物運量變化趨勢分析、旅客運量變化趨勢分析等。在貨物運量變化趨勢分析中可以生成總運量變化趨勢圖,各局(省、市)運量變化趨勢圖,按品類運量變化趨勢圖,各局(省、市)按品類運量變化趨勢圖,省間貨物交流變化趨勢圖,以及各運輸距離的貨物發(fā)送量變化趨勢圖;在旅客運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),可以讓用戶隨時可以面對數(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)。在綜合運輸指標數(shù)據(jù)集市里,包含了所有的運輸指標。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的功能,即用戶鍵入他希望查詢的指標名稱(部分名稱)和其他如時間、局名、品類、運輸類別、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

  基于十八點統(tǒng)計分析系統(tǒng)和精密統(tǒng)計系統(tǒng)的數(shù)據(jù),可以利用數(shù)據(jù)挖掘工具對運輸綜合指標作時間序列預(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)測模型包括時間趨勢曲線,回歸因子,干擾影響;瀏覽時間序列圖,預(yù)測-真實值、預(yù)測誤差圖,帶置信區(qū)間的預(yù)測圖;逐個比較任意兩個預(yù)測模型的擬合優(yōu)度值或按一特定擬合統(tǒng)計排序的所有模型;瀏覽每個模型的預(yù)測和誤差值或任意選擇兩個模型比較預(yù)測結(jié)果;檢驗每個預(yù)測模型的擬合參數(shù)及其統(tǒng)計顯著性。

  4結(jié)語

  本文介紹了鐵路運輸決策支持系統(tǒng)的基本架構(gòu),該系統(tǒng)依托數(shù)據(jù)倉庫,運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),力圖實現(xiàn)信息的綜合利用,并為鐵路系統(tǒng)的各級各部門提供決策支持。其中重點研究了鐵路運輸決策支持系統(tǒng)中一個子系統(tǒng),即綜合運輸指標數(shù)據(jù)集市的設(shè)計,包括基于數(shù)據(jù)源特點的數(shù)據(jù)集市模型設(shè)計和ETL方案設(shè)計;并針對綜合運輸指標數(shù)據(jù)集市,研究了其在決策支持中的應(yīng)用,包括報表應(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、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)的建立提供了堅實的理論基礎(chǔ)和富有現(xiàn)實意義的實踐指導(dǎo),并且為先進的數(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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