基于大数据技术的铁路电子支付平台双活中心交易日志处理研究与实现

随着铁路电子支付平台业务的发展和客运12306互联网售票系统售票支付量的大幅提升,支付系统在交易日志和快照环节遇到了性能瓶颈。研究运用Spark、Kafka、HBase等关键技术,基于Hadoop平台和Java开发工具设计数据处理架构,满足高性能和基于双活双中心的交易日志处理。经实际应用,大幅提升了系统处理能力,更好地支撑了铁路业务系统的发展需求。     

铁路自动售票系统故障诊断与维修专家系统方案的研究

针对铁路自动售票系统故障特点与故障分析,提出铁路自动售票系统的故障诊断与维修专家系统的方案,并对系统的知识表示和推理进行深入研究.该系统为铁路自动售票系统的故障诊断与维修提供一种科学途径,有助实现铁路自动售票系统技术支持及维护工作的智能化和自动化.     

基于大数据技术的铁路互联网售票异常用户行为分析研究与实现

近几年铁路互联网售票系统不断完善，给人民群众的出行带来了很大的便利，售票量不断增加，同时也存在抢票、囤票等异常用户行为，为了保障售票系统的安全稳定运行及维护公平公正的售票环境，提出了基于大数据技术的海量用户行为日志分析系统架构，有效地识别出异常购票行为。     

Hadoop在客票日志处理系统中的应用

借助Hadoop技术提出了一种新的架构,用于处理客票系统中产生的海量交易日志.首先将多个业务的数据收集起来并以一定的格式存储在hase与hive中,然后对平台中的数据进行建模分析从中提取出有价值的关键业务信息.目前该系统已经开发完成,切实提高了客票系统维护与运营的水平和效率.     

采用银行卡支付方式的自动售票系统的设计与实现

根据中国铁路发展以及自动售票系统的应用情况分析在自动售票机上采用银行卡支付方式购票的必要性和重要性.介绍项目的开发背景,提出新增银行卡支付功能的自动售票系统的总体结构,并设计自动售票系统银行接口服务器,同时对系统开发的实现策略进行研究.成功地开发采用银行卡支付方式的自动售票系统.系统在实验室运行稳定,并通过严格测试.     

计算机售票系统的运营安全管理

从科学管理角度分析了售票系统的特点,及针对其特点所采取的运营维护方式和管理手段,介绍了北京地区铁路客票管理中心在售票系统中管理和维护的实践经验供大家参考.     

铁路客运站自动售票机终端配置微观仿真分析

分析旅客购票过程中的行为特性,基于排队论建立带有止步和中途退出的铁路客运站售票厅排队系统微观仿真模型,以旅客平均排队等待时间最小等为目标函数,就自动售票机的售票分担率和终端配置数量对排队系统的影响进行灵敏度仿真分析.研究结果表明:在自动售票机售票分担率一定时,自动售票机终端的配置数量存在1个阀值,当终端数量超过该阀值时,旅客的平均排队等待时间没有显著减少,在自动售票机终端数量一定时,自动售票机的售票分担率也存在1个阀值,当超过该阀值时会增加旅客平均排队等待时间,使服务水平下降.     

软件故障树分析在铁路自动售票系统服务中的应用

以铁路自动售票系统应用服务为例,应用软件故障树分析法进行分析.根据铁路自动售票系统应用服务的特点,建立该系统应用服务的失效模型,采用最小割集分析法,确定影响系统应用服务失效的主要因素,从而在以后的设计过程中采取有效措施防止错误或故障的发生,达到提高铁路自动售票系统应用服务稳定性的目的.     

铁路自动售票系统关键技术研究与实现

针对铁路自动售票系统的应用现状,以提高系统的稳定性、可用性和可维护性为目标,重点讨论系统关键技术的设计与实现,分别对系统的高并发交易处理、关键性能指标监视、基于有限状态机的自动售票流程控制和多线程硬件控制进行详细阐述。经过多个铁路客运高峰期的现场使用,系统运行稳定,验证了关键技术实现的重要性和可行性,对今后同类系统的设计、开发和实现具有一定参考价值。     

铁路旅客售票系统窗口机的快速安装及恢复

针对铁路旅客售票系统窗口机的安装和维护工作,提出利用Ghost软件快速安装及恢复售票窗口机的方法,并介绍具体操作步骤.     

铁路局信息系统状态诊断与辅助管理决策系统的研究

概述铁路局集团有限公司（简称:铁路局）信息系统状态诊断与辅助管理决策系统的研究背景和待解决的问题，确定系统的总体架构、数据流程及信息系统运行环境和状态日志。结合Hadoop、Kafka大数据技术，基于Ripple、STL等人工智能算法，实现海量日志信息采集与分析、信息系统智能画像与状态预警、辅助数据中心资源管理等功能。运用本系统，可以使信息系统状态诊断和智能化运维等工作变得简单、安全与高效。     

客票电子支付数据审核系统的研究

根据铁路客票电子支付业务量及复杂度,在Hadoop技术与分布式内存数据库技术相结合的基础上,提出基于规则引擎的电子支付数据审核体系,在旅客出现重复支付、支付后未出票、银行退款失败等问题时给予强有力的安全保障。通过系统测试,该数据审核机制具备提高铁路客票电子支付环节处理业务的能力,为提升旅客良好的购票体验提供了技术支持。     

互联网历史订单集群的设计与实现

针对历史订单的查询流程,将内存数据库技术和大数据Hadoop技术无缝结合,实现旅客快速地查询到更多的历史订单信息。不仅为旅客查询订单提供便利,也为分布式大数据技术在客票系统中的广泛推广打下坚实的基础。     

基于铁路货运大数据的运输效率分析研究

根据铁路局现有运输信息系统，提出基于货运大数据的运输效率分析方法，解决线路区间通过能力下降、车站作业效率降低、车辆周转率低等问题。通过搭建Hadoop大数据平台和GIS平台，利用Spark框架、Java编程语言和Sqoop数据传输工具，实现货运大数据的分析和存储、线路通过能力实时分析、车站作业效率实时提示、货车车辆状态全流程分析等功能，实现大数据分析结果与铁路线路图紧密结合和直观展示。     

铁路GPR检测数据智能管理分析系统的研究与设计

为提高铁路基础设施检测探地雷达数据处理效率,提出了一种铁路探地雷达(GPR)检测数据智能管理分析系统方案。结合铁路基础设施检测工程需求与探地雷达数据特点,开展系统需求分析和设计。优化数据管理、工作流处理、交互解释和统计分析等步骤,克服目前软件的不足;利用Hadoop大数据技术进行多通道探地雷达数据的快速处理,实现海量探地雷达文件的并行计算;利用深度神经网络技术对探地雷达图像进行智能识别。对高铁隧道衬砌检测车采集的数据进行系统应用测试,测试效果显示,该系统可以提高探地雷达检测数据的管理和处理效率,推动铁路基础设施探地雷达检测向信息化、智能化和标准化发展。     

基于大数据计算模型的CBTC软件智能测试系统技术研究

为解决国产基于通信的列车控制(CBTC,Communication Based Train Control)系统软件测试质量不高和效率低等问题,设计了基于大数据计算模型的CBTC软件智能测试系统。该系统构建一种多元线性回归软件度量模型,制定合理的软件度量标准,对软件质量进行评估,在此基础上,提出高效的基于Hadoop开源框架的分布式度量方法,用以解决大数据计算任务,并提出一种智能软件测试系统整体解决方案,实现软件测试的智能化运行。通过实验分析,该系统能够合理生成软件度量模型,对测试任务进行分布式并行处理,减少测试人员重复性劳动,提高测试人员的工作质量与效率。     

基于分布式并行计算的铁路电子支付平台对账业务数据处理方案研究

铁路电子支付平台承载着铁路客货运电子支付和资金结算业务,随着客货运业务的快速发展,交易数据量快速增加,对账处理效率较低的问题日渐凸显。结合对账业务流程,提出基于分布式并行计算的对账业务数据处理方案。采用消息中间件Kafka采集数据,利用Hadoop、Spark搭建大数据处理和多任务并行计算运行环境,基于分布式查询引擎,提供性能高效、灵活多样的对账结果查询接口。经测试验证,通过技术升级改造,铁路电子支付平台对账业务的数据处理效率得到较为满意的提升,数据处理平台的可扩展性也得到提升,为铁路电子支付平台更好的支撑铁路业务发展提供保障。     

铁路货车及调车机跟踪管理系统的设计与实现

铁路货车及调车机跟踪管理系统采用基础数据层、业务逻辑处理层、数据展现和分析层三层结构设计。通过企业服务总线(ESB)整合现在车、行车日志、货运管理、车载计算机和GPS定位等现有应用系统,GPS实时定位调车机位置,完成调车计划执行的实时数据采集。