路网、区域性编组站现状评价及对策研究

本文简要介绍了我国15个路网性编组站和17个区域性编组站目前的主要设备及能力状况；指出了编组站在整体布局上、与区间能力及内部各系统的能力协调上、编组站的改扩建及自动化改造中、编组站的设计观念必设备的维护维修等方面所存在的问题；分析了导致车流不均衡性加剧的原因，并指出车流不均衡性的加剧是目前编组站面临的新挑战。研究了运输新产品的开行对编组站的影响，收集了全路受影响较大的八个编组站的有关数据，利用统计分析、计算机模拟的方法，着重对到达注进行了研究，并引入参数ф、ψ来描述车流的不均衡程度。研究结果比较表明，目前车流的不均衡程度已十分严重。文章从编组站的布局及编组站自身两方面，提出了消除不均衡影响的对策；分析研究了编组站为适应我国铁路大发展的对策。     

铁路客票数据仓库建设方案的研究

该论文运用近代发展起来的商业智能理论，构造了铁路客票数据仓库建设的完整解决方案。从我国铁路客运营销决策支持需求出发，论述了建设铁路客票数据仓库的必要性，提出了客票数据仓库的逻辑结构以及硬软件环境方案和实施方案。围绕数据源组织、数据存储和数据展现等问题，对系统建设中的若干关键技术进行了探讨。论文提出了铁路客运数据仓库建设的框架结构，主要是利用客票系统数据作为主要数据源，通过操作数据库实现数据暂存和预处理，经过数据转换将数据加载到数据仓库中，并建立面向应用的数据集市，最终通过多维引擎和WEB引擎实现联机分析和决策支持。客运数据仓库建设的基础是完整的数据，为此要创建客运企业基础数据，实现分布式数据库环境下客票发售数据的广域网采集，并补充必要的处部数据；数据仓库建设的核心工作就是将客运管理和决策支持所需要的信息从日常客票交易产生的数据中分离出来，进行清洗、整理、综合、概括，按照便于访问和分析的新的数据结构进行存储。为此需建立维表和事实表，并通过维度的键值来实现维表和事实表的关联，利用星型结构为数据仓库建立完善的模型。数据仓库建设的目的是实现数据展现与决策支持，为此应借助业务智能软件工具访问数据仓库，完成不同层次的数据分析工作。