基于数据仓库和OLAP的民航灾害预警决策支持系统

为解决民航灾害预警管理中的多数据源和多目标决策的问题,构建了基于数据仓库和联机分析(OLAP)技术的民航灾害预警决策支持系统.该系统包括应用界面层、辅助决策功能层、库管理及接口层、信息库层和数据层。数据仓库的主题是航空公司、空管中心和机场的预警指标.设计了地域、机构、指标名称和时间4个维度,数据仓库雪花模型,以及年度、季度和月份3种粒度.数据仓库的分割方案是首先按地区维分割,再按机构维分割.#介绍了多维决策分析过程,包括切片、切块和旋转等操作.     

DW及OLAP在现代企业MIS中的应用研究

分析了联机事务处理系统和联机分析处理系统的不同点，讨论了AI、DW、DM、OLAP技术在现代企业MIS系统中的应用，研究了综合DSS的体系结构，基于大型数据库系统Sybase和前台数据库开发工具PowerBuilder提出了一种通用的OLAP需求实现方法，并通过实际系统证明该方法是切实可行的。     

基于SDSS的高速公路养护管理系统结构

现有高速公路养护管理系统仅仅是简单的决策支持系统,以模型来驱动决策,决策的智能化程度不高,因此为了提高公路养护决策的能力和智能化水平,提出了基于SDSS的高速公路养护管理系统,结合智能决策支持系统和商业智能技术,在决策过程中以模型、知识、数据共同驱动决策。综合决策支持系统由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库、知识库和数据库组成,其中数据仓库能够实现对决策主题数据的存储和综合;联机分析处理可以实现多维数据分析;数据挖掘可以挖掘数据库和数据仓库中的知识;模型库可以实现多个广义模型的组合辅助决策;数据库可以为辅助决策提供数据;专家系统可以利用知识推理进行定性分析。它们有机集成的综合决策支持系统将相互补充和依赖,能发挥各自的辅助决策优势,实现更有效的辅助决策。     

21世纪的智能交通系统——现代科技的融合

本文首先简要地介绍了美、日、欧等发达国家智能交通的发展情况，然后详细分析了当前智能交通所涉及到的现代通信技术、数据仓库、联机分析和数据挖掘技术、网络技术等主要的相关技术，最后阐述了21世纪的智能交通是现代科技的融合。     

基于数据仓库的决策支持系统体系结构

在分析传统DSS的不足之后，提出了基于数据仓库决策支持系统的体系结构，主要包括模型库、方法库、知识库和数据仓库及其相应的管理系统，联机分析处理、数据挖掘单元和问题综合处理单元等几部分组成．研究了系统中各部分的功能、相互关系及基于数据仓库的决策支持系统的关键技术．     

数据仓库的子立方体及其相应算法

数据仓库是研究大数据集的快速，灵活查询的一种技术，系统的执行效率是至关重要的。本文提出了一种新的概念－OLAP子立方体，并且给出应用这一概念改进数据仓库查询性能的相应算法。作者结合铁道部货运数据仓库及数据挖掘系统，深入的研究这一技术，实验证明这种方法是有效的。     

交通物流信息平台的OLAP系统

在现代社会中，企业对于海量数据的管理、利用已经成为一个迫切需要解决的问题．文中介绍了数据仓库的基本原理，OLAP的概念，描述了OLAP数据库的创建过程，以及如何使用MDX和ADO／MD对OLAP数据库进行查询分析．实现了在第三方物流企业中存储管理海量数据的OLAP系统．     

铁路客货营销决策支持系统

应用数据仓库技术，提出了客货营销决策支持系统的逻辑结构，阐述了铁路客货营销信息的特征，论述了建设铁路客货营销数据仓库的必要性，围绕数据源组织、联机分析和数据挖掘等问题，对系统建设中的若干关键技术进行了探讨，认为统一数据策略与数据库模式是实现系统的关键。     

基于数据仓库的决策支持系统体系结构

在分析传统DSS的不足之后,提出了基于数据仓库决策支持系统的体系结构,主要包括模型库、方法库、知识库和数据仓库及其相应的管理系统,联机分析处理、数据挖掘单元和问题综合处理单元等几部分组成.研究了系统中各部分的功能、相互关系及基于数据仓库的决策支持系统的关键技术.     

铁路客票营销分析系统的研究和设计

在研究客票营销分析问题的基础上，结合客票系统的实际，运用数据仓库理论和数据在线分析处理(OLAP)的思想设计客票营销分析系统。根据客票系统的信息源分布情况和网络情况，设计客票发售生产数据的广域网采集和处理方案，并就客票营销分析系统中数据源的选取，数据采集、传输和整理，以及数据集市的设计做重点研究。     

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OLAM是联机分析处理与数据挖掘的有机结合,本文以高速公路收费数据为基础,提出一种基于OLAM实现高速公路交通量多维预测的方法.该方法构建了多维数据雪花模型,建立起收费数据的数据仓库并得到交通量多维统计结果;在构建季节ARIMA预测模型过程中,检测出因节假日、恶劣天气导致的交通量异常值并对模型进行修正;最后利用修正后的模型实现了交通量的预测.与一般季节ARIMA模型相比,修正后模型的白噪声方差和AIC值显著降低,数据拟合程度明显提高.实验结果表明,该方法具有较高的预测精度,其中MAE和MAPE分别为50.43和1.59%,能够满足高速公路管理部门利用收费数据分析、预测交通量时空变化趋势的要求,从而为制定各项政策提供理论依据和决策参考.     

数据仓库系统的构建及应用研究

介绍了多维数据模型设计的一般方法，并在分析数据仓库系统体系结构的基础上结合实例概述了数据仓库系统的具体构建过程及其应用。     

基于虚拟数据仓库和XML的城际交通综合信息平台研究

城际交通综合信息平台是实现城市智能交通系统的重要基础。本文首先分析了城际交通综合信息平台的功能和特点．随后分析了城际交通综合信息平台中的虚拟数据仓库的体系结构、功能及其优势，并提出了利用XML技术来实现城际交通综合信息平台的技术途径，最后分析了基于虚拟数据仓库和XML的城际交通综合信息平台的体系结构。     

新能源公交车辆大数据决策支持平台的研究

新能源汽车具有能源利用效率高、环境污染小、适用清洁能源种类多、噪声低、方便保养、安全性高等优点,成为未来公共交通发展的重点方向。为了实现更高的信息化程度,为国内大型城市的新能源公交车辆的规模化应用提供便利,相关的信息化系统平台的建设非常重要。大数据技术为新能源公交车辆决策支持平台建立了数据分析与应用基础,该大数据决策支持平台能够存储、处理来自不同数据源的多维数据,利用联机分析处理实现多维度数据分析,运用数据挖掘技术利用新能源公交车辆信息,提供新能源车辆充电决策、充电场地建设决策、电池容量及衰退分析等功能。     

数据仓库在商品交易中的应用

着重讨论了数据仓库技术在商品交易中的应用，详细介绍了商品交易系统中数据仓库的设计和建立。并且进一步讨论了如何建立基于数据仓库的商品交易决策支持模型。     

LC模型简介及其层次类型数据结构改进

LC模型是一种用于进行OLAP建模的软件数据模型．在LC模型中，OLAP建模中的雏度和度量都被统一成类型，类型分为非层次雏和层次雏．本文针对层次类型的存储结构进行了分析，并根据OLAP的特性对其存储结构进行了改进．改变后的存储结构可以方便的实现OLAP中的上钻，下探等操作．     

数据仓库在公路管理中的应用研究

介绍数据仓库的发展及概念,数据库与数据仓库的关系。根据现代公路管理决策分析的需求,提出了基于公路管理业务数据库基础之上的公路管理数据仓库的系统目标、逻辑设计、体系结构和实现方法。数据仓库的应用有助于提高公路管理决策分析的现代化、科学化和信息化水平。     

工艺数据库中复杂数据的组织

研究工艺数据库中工艺资源即各种静态数据和动态数据的组织方式，提出了一种将数据源合理的组织成表的方法及在关系型数据库系统中拆分多维表的方法：应用数据仓库的概念组织数据和表的存储格式并给出了数据库中表与表之间的关系模型，该方法和技术可以大大提高建库速度和查询的效率，在几个CAPP系统的应用中，效果良好。     

案例推理在在线物流资源决策中的应用研究

文中在在线分析过程(OLAP)与数据挖掘(data mining)技术的基础上．提出了基于案例推理(CBR)的决策模型去解决这类问题．模型采用模糊神经网络方法进行决策问题的特征提取和创建案例库，采用OLAP技术建立案例查询的星型模型，并通过创建的模糊神经网络模型去补偿匹配案例与决策问题之间的差异．文章的最后通过应用实例表明了该系统的有效性和可行性．     

成功实施数据仓库的关键技术研究

论述了数据仓库实施的步骤，给出了基于MicrosSoft SQL Server7的数据仓库设计，数据加载，数据分析与查询，结果显示等关键技术，对成功实施数据仓库有重要的指导作用。