铁路客运大数据平台架构及技术应用研究

文章结合我国铁路当前运输和信息化形势，分析大数据来源和相关技术，包括大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现及应用等技术，在此基础上设计了铁路客运大数据平台，并对铁路客运大数据应用场景和应用技术进行分析，提出铁路客运大数据建设和应用的推进思路。     

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。     

铁路客运大数据集约化整合平台设计与展望

伴随着高铁的迅猛发展,社会对铁路客运的要求逐渐提高。基于客运大数据统计、分析等需求,提出铁路客运大数据集约化整合平台总体方案,设计客票数据分析、重点旅客分析、客运数据分析等功能。在此基础上,深入研究该平台的应用效果,实现客运数据的统一处理,为实现改进铁路客运服务、提高运输管理效率及增加运营收入等目标提供技术支持和方法途径。     

大数据在铁路客运工作中的运用

大数据技术已经被各行各业广泛成功运用,并取得显著成绩,而铁路旅客运输（简称:客运）的大数据应用才刚刚起步，通过对铁路客运管理效率、客运营销和服务质量的深入分析，得出大数据在铁路客运营销、作业管理和服务质量等方面的应用场景，并给出铁路客运大数据建设的思路。     

基于大数据平台的铁路旅客群体分析应用研究

任何企业都无法吸引市场中所有的客户，至少不能以相同的方式吸引所有客户[1]。大数据技术关于要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果的处理数据理念[2]，在很大程度上为企业进行用户群体分析提供了有力的技术基础。本文基于铁路客运大数据平台，对铁路旅客进行群体分析，研究群体分析的应用，以期实现对客运产品与服务的优化调整，从而提升铁路客运市场优势。铁路换乘旅客群体分析案例的结果表明，群体分析对于指导铁路客运管理与组织优化调整效果良好。     

铁路旅客征信系统设计和实现

为了抑制铁路旅客不文明行为,优化铁路客运服务,响应国家信用体系建设,提出铁路旅客征信系统的建设。详细描述铁路旅客征信系统的逻辑构架以及网络构架。通过运用大数据采集、存储、旅客诚信指数算法、个人信用大数据分析、征信共享平台数据交互以及车地数据安全加密交互等技术,铁路旅客征信系统完成了对每个旅客诚信数据的收集和存储,形成了征信系统的旅客统计分析报表,并为国家提供铁路行业的诚信接口。铁路旅客征信系统有助于铁路旅客精细化运营和对不文明旅客的限制,对国家诚信社会的建设具有一定的借鉴意义。     

铁路货车大数据平台总体设计研究

为促进铁路货车数据资源共享、推进大数据技术在铁路货车领域的应用,提出了铁路货车大数据平台的总体设计方案。在分析铁路货车大数据来源及数据特征的基础上,基于大数据采集与存储技术、大数据治理技术、大数据算法和模型、大数据计算分析技术,设计了铁路货车大数据平台的总体架构和技术架构,为铁路货车大数据平台的搭建提供设计依据。目前已在中国国家铁路集团有限公司开展了基于该设计方案的铁路货车大数据平台的搭建。     

基于大数据平台的铁路客运数据分析技术方向研究

数据本身蕴含着价值，对于已经产生的数据，其价值量会随着时间的推移逐渐减少，甚至会因为存储数据而要付出不菲的成本。如何利用相关分析技术和工具把数据中蕴含的价值挖掘出来，是每一个企业都要解决的一个难题。本文在介绍铁路客运数据仓库及分析技术的基础上，通过对基于大数据平台的分析技术方向进行研究，提出了适合铁路客运的分析技术路线。     

铁路客运决策支持系统设计实施方案

随着铁路客票系统的建成及全国联网售票的实现,铁路客运业务管理逐步走向规范化、制度化、科学化.建立铁路客运决策支持系统是一项具有现实意义的新课题,为了提高客运服务质量,本文以客票系统和数据仓库技术为基础,研究提出了铁路客运决策支持系统总体方案,文中详细论述了系统的整体框架和数据组织方式,以及系统数据采集方法、数据存储和数据展现等技术实现方案.     

基于售票信息构建铁路客运大数据产业链

基于铁路售票信息的角度构建铁路客运大数据,挖掘客运售票信息数据源,分析构建铁路客运大数据产业链的可行性。     

基于客运大数据平台的铁路客流预测系统

客流预测是铁路路网规划、线路及场站设计、铁路运营等工作的重要基础.针对多层面、不同类型、不同时期的铁路客流预测业务需求,依托铁路客运大数据平台,构建铁路客流预测系统,能够在同一系统平台上完成客流预测方案的测试、评价和规范化应用.该系统集成各类客流预测算法模型,可充分利用历史售票数据,并考虑年度、季节、星期、时间、节假日...     

城市轨道交通精细化客流预测系统设计与实现

针对大部分客流预测系统存在预测客流指标不全,时空粒度较粗,多场景的适用性不足等问题,以大规模网络化运营的城市轨道交通精细化客流预测需求为研究对象,分析适应多场景铁路网客流预测实现方法,利用Hadoop、Spark&Hive、Redis、微服务、H5等先进技术搭建客流预测大数据平台,实现铁路网交通出行量(OD,Origin Destination)的精细化客流功能,为调度指挥和客运管理提供进站、出站、换乘、断面客流量等全指标、精细化时空粒度的客流预测数据支持,提升轨道交通调度指挥针对性、客流组织合理性和客运服务水平。     

基于大数据平台的动态票额智能预分系统的研究与实现

本文提出了以Hadoop为核心的大数据分析平台架构，并设计了基于MapReduce的分布式预测算法、动态票额预分、敏捷票额调整等流程，构建了动态票额智能预分系统，使得客票销售形成“预测、预分、监控、调整、再预测”的闭环流程，实验数据证明，该系统可有效提升铁路客运产品收益。     

“互联网+”高铁车站智慧出行平台方案研究

通过高铁车站及其相关配套设施建立旅客铁路出行生态圈,构建高铁车站“互联网+”智慧出行平台,充分利用铁路站车商旅服务优势资源、融合外部服务资源、拓展服务范围、规范服务标准和打造商旅全流程服务。该平台采用Spring Cloud微服务分布式部署框架和面向未来的WebFlux反应式架构,数据层采用MySQL+MongoDB数据库集群。与铁路局集团有限公司一体化信息集成平台兼容并蓄、相辅相成,为旅客打造定制化的人工智能行程规划推荐。平台提供站内客运升级服务、小交通接驳、餐饮、住宿、旅游、站车商业和文化娱乐等全流程服务,拓展铁路客运服务产业链,构建高品质、多层次、全方位、立体化的全流程铁路客运商旅服务网。