铁路公路信息管理系统的开发和应用

铁路公安信息系统的开发和对提高铁路公安快速反应能力，保卫铁路运输生产安全具有重要的意义。作者针对铁路公安信息系统的运行环境，信息传送模式以及系统功能和实现方案作了详细的介绍，该系统已于2000年投入使用并达到了预期的设计目标。     

全力科研攻关,确保实名制售票、互联网售票系统开通运行

按照铁道部的工作部署,全路动车组2011年6月1日起实行实名制售票、京沪高速铁路6月底开通时同步开展互联网售票。在铁道部主管及相关部门、中国铁道科学研究院领导的直接指挥下,中国铁道科学研究院电子计     

基于指数权重算法的铁路互联网售票异常用户智能识别的研究与实现

为了确保公平公正售票,保障百姓购票利益,利用大数据技术,结合现有用户购票行为数据,设计基于指数权重的铁路互联网异常用户智能识别算法,并用2017年的用户行为数据进行测试,异常用户预测准确度达80%。测试结果验证了该算法的可行性,可以有效提高异常用户识别准确度,为保障12306铁路互联网售票系统的安全稳定运行及维护公平公正的售票环境提供了技术支持。     

基于双层次正交神经网络模型的铁路客运量预测

针对传统BP神经网络模型存在的计算效率和泛化能力低的问题,采用双层次特征分析方法对铁路旅客发送量统计数据的时间特征进行分析,提取出日趋势特征、月趋势特征、日周期性特征、月周期性特征、春运-暑运特征和黄金周-小长假特征作为模型的输入变量,建立双层次的BP神经网络模型,然后根据Gram-Schmidt正交化定理对双层次BP神经网络模型进行改进,在隐含层的输出采用Gram-Schmidt变换增加投影层,从而得到双层次正交神经网络模型。该模型包括2个相对独立的网络模型,1个用于处理客运量日数据,另1个用于处理月数据,2个网络模型的输出经过合成,最终得到客运量的预测结果。模型的应用证明,在铁路客运量预测中双层次正交神经网络模型比传统的BP神经网络模型更为有效。     

铁路新一代客票系统大数据应用创新研究

介绍铁路新一代客票系统，基于铁路新一代客票系统建设和运营过程中积累的大量的系统运行、业务运营等数据，结合分布式数据存储和计算框架、实时流式计算分析和大数据可视化技术等关键技术构建铁路客运大数据平台，实现了票额智能预分、铁路旅客画像和客运运营支撑等大数据应用创新。提出铁路客运大数据在扩大铁路客运业务应用范围，提升旅客出行体验，以及构建交通大数据业务生态圈等方面进一步研究的方向。     

铁路企业移动应用平台的研究与开发

文章重点介绍适用于铁路企业的移动信息化管理平台,内容主要包括:基于企业局域网和互联网的数据安全交互;铁路企业信息化管理中不同业务的高内聚、低耦合的移动应用平台建设。该平台的建立激活了企业内应用系统移动化的需求,也推动了铁路企业信息化的发展。     

客票值班监控系统4.0版本的优化设计

在客票系统4.0版中,对值班监控系统进行全面的优化和改进,形成售票系统权限设置、安全认证、管理维护和查询监控为一体的完整监控体系框架,为推动客票系统业务向地区中心集中打下了良好的基础.综合论述了值班监控系统中的优化设计.     

基于微服务的铁路企业协同办公系统研究与实现

传统的协同办公系统多采用基于单体架构进行构建,可复用性、可维护性和可扩展性较差。基于微服务架构相关技术,立足铁路企业实际情况和特点,进行办公业务领域模型分析,将复杂业务拆分为细小的微服务单元,构建了铁路企业协同办公系统,以达到降低耦合度、提高容错性和提升快速响应的目的。系统的各项关键技术得到了验证。     

铁路客票系统市场化运营的展望与规划

中国铁路客票发售和预订系统(简称客票系统)已经建设和发展十多年,随着社会经济的快速发展和新一代客票系统建设的大力推进,建立适应新形势下的铁路客票系统市场化运营模式被提上日程。经过对国外客票系统运营情况进行研究,结合我国客票系统现状,分析我国客票系统存在的问题,对新一代客票系统市场化运作模式提出规划。