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。     

铁路客运大数据平台的数据采集技术研究

简要介绍大数据的概念、背景及其在铁路客运领域的应用意义，分析铁路客运大数据平台的数据源特点和需求特点，举例陈述现有大数据采集的相关技术以及软件应用，提出对铁路客运大数据平台数据采集方案的构想。     

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。     

铁路旅客用户画像系统设计与应用研究

结合铁路客票业务需求和系统现状,利用大数据技术对铁路旅客用户画像系统进行了设计,包括系统架构、标签体系及其实现。在此基础上以提高运营效率和提升服务质量为目标,探索了画像系统在客运领域的应用,提出了在旅客行为分析、精准营销、数据增值服务方面的应用方法和思路。     

基于大数据铁路旅客画像的客运营销策略研究

铁路客运营销策略研究在把握客运市场需求、完善客运产品设计、促进企业提质增效工作的开展等方面有重要意义。目前铁路客运营销存在对客运市场调研工作开展不彻底、对客运市场各类信息总结不全面、对客运需求把握不精确等一系列问题。大数据技术有助于铁路旅客画像系统的搭建,为铁路客运营销策略研究提供数据层面的支持。描述大数据铁路旅客画像系统的系统架构、标签体系建设及实现,并结合铁路客运大数据特征,运用基于时间序列分析的密度聚类方法,提出赋予标签体系时间维度的创新性设想。结合铁路客运业务发展需要,探索该系统在旅客群体行为分析及铁路日常、节假日客运营销策略研究方面的应用。     

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。     

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。     

铁路客运运价里程表数据管理系统

为解决纸质铁路客运运价里程表和全国铁路客运营业站示意图出版周期过长、用户使用中存在诸多不便的问题,开发了铁路客运运价里程表数据管理系统;基于微服务技术,采用“C/S+B/S”混合应用模式,实现全国铁路客运运价里程表及营业站示意图数据的统一管理与维护,提供便捷的定制化数据查询功能,并可为其它业务应用系统提供客运运价里程表数据共享服务。该系统构造了干线–支线2级树形结构的全国客运铁路网数据模型,采用矢量图形技术绘制营业站示意图;提供营业站示意图与里程表数据一致性检查和数据版本管理功能,可保证数据完整性和数据更新过程可追溯,以及数据更新与发布有序可控。该系统的应用规范了客运运价里程表数据的管理与维护,方便系统最终用户准确使用客运运价里程表数据,有助于提高相关客运业务的工作质量和效率。     

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...     

浅析铁路智能旅客车站系统的现状和发展

铁路客运车站作为实现综合交通线路一体化的重要节点,既是铁路旅客运输的基石,也是客运生产的信息源。随着大数据、人工智能等新技术的发展以及客运车站业务优化需求的激增,发展铁路智能客运车站将是大势所趋。本文基于对铁路智能旅客车站的研究和应用,提出了智能车站“一个核心,三大领域”的系统构成,并从出行服务、生产组织、安全保障三个方面分析了客运车站智能化的主要业务功能,展望未来智能车站系统的发展趋势,以期对铁路智能车站的建设提供参考。     

铁路旅客信息安全与大数据应用管理流程研究

为解决铁路旅客信息使用过程中的旅客信息安全问题，提出并设计了基于铁路客票系统的旅客信息保护安全应用“中铁客户码”，以及一套规范且行之有效的铁路旅客信息数据保护和应用流程体系，同时，提出了铁路旅客大数据应用创新方法步骤，最大程度地确保铁路科研人员在使用旅客大数据过程中旅客隐私信息的安全性，为进一步完善智能铁路系统工程建设打下坚实的基础。通过研究并解决旅客大数据使用过程中的安全性问题，有助于积极稳妥地提升铁路旅客大数据应用的服务能力，实现铁路运营企业战略转型和业务创新的同时，有效避免探索创新过程中可能遇到的舆论和法律风险。     

铁路客运设备管理信息系统的设计与实现

针对中国铁路济南局集团有限公司(简称:济南局集团公司)客运设备管理中存在的问题,设计并实现了铁路客运设备管理信息系统.该系统基于JavaEE架构,采用虚拟化、大数据、微服务等技术,实现客运设备从入库、维修、巡检、保养到报废的全生命周期管理;利用建筑信息模型(BIM,Building Information Modeli...     

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。