基于属性相关分析与聚类的铁路列车时刻表非均衡数据集预处理方法

在铁路列车运行图调整日趋频繁的背景下,列车时刻表数据集具有数据量大、属性多、不同车次时刻表记录数量差异较大、相同车次时刻表记录属性值相似的特点,列车时刻表数据分析和挖掘面临着数据集不均衡问题。为此,提出基于属性相关分析与聚类的铁路列车时刻表非均衡数据集预处理方法,依据列车时刻表属性与列车运营指标(客座率)的相关分析,可有效合并蕴含冗余信息的相似数据,降低数据集中此类相似数据的占比,可削弱非均衡数据集对后续数据分析的不利影响,并能保留数据所蕴含的主要信息,减少过多相似数据对数据分析模型应用效果的不利影响,提高模型的预测准确度。     

新一代客票系统总体架构研究

0前言中国铁路客票发售和预订系统(简称客票系统)自1996年开始建设,经过10余年的发展,已建成覆盖全国的超大型售票网络,实现了全国联网售票。目前,全路拥有1个铁道部客票中心、18个铁路局(公司)地区客票中心。售票渠道包括窗口、自动售票机、互联网、电话、代售点等,其中售票窗口约25000个,自动售票     

基于车次径路约束下的客运径路生成算法优化

针对目前客票径路计算中径路信息与实际旅客出行径路之间存在的差异性,从分析径路生成的计算模型出发,结合铁路通票业务背景,提出一种车次约束机制下的径路生成计算方法。算法以选择性集中存储为径路存取方式,实现径路公共信息的全路共享与车站特殊径路的分布式存取,有效压缩径路信息存储空间,提高径路选择效率;以车站-车次邻接表为基本数据结构,将铁路路网图改进为列车约束下的列车可达图,保证车站生成个性化径路的合理性和有效性;算法摒弃原有径路计算只计算本站至全路各个结算站间最短K路径的方法,分车站特殊径路计算和公共径路计算两步实现径路的计算,从根本上保证径路计算的有效性,解决通票径路与列车走行径路不符问题,实现了对现有径路生成算法的优化。     

铁路信息系统运维管理信息化需求分析

铁路信息化建设日臻成熟,信息系统的运维管理越来越重要,在此背景下,对铁路运维工作特点进行分析,提出铁路信息系统运维管理信息化的总体需求,从用户及功能、通用性、可靠性需求等方面进行详细分析,为全路信息系统的运维管理系统研发提供思路和方法。     

高铁列车停靠站客票收入率分类及收入预测研究

对各站客票收入率进行分类并预测各路局收入,对于运输部门制定收入计划、高铁列车开行计划等都具有一定指导意义。本文基于中国铁路总公司下发的客运运行图中直通高铁列车分站信息,首先提出一种Kmeans-CACC方法对客票收入率进行离散化处理,克服了无监督离散化的缺点,利用CACC算法对影响因素数据进行离散化处理;然后,设计一个基于误差区间交集和样本密度的最优收入率选取方法,找出各个分类中满足误差范围的收入率;最后,利用随机森林算法对客票收入率进行分类,并预测各路局收入。实验结果表明,本文提出的离散化算法及分类算法能够对收入率进行精确度较高的分类,提出的收入率选取算法能较好地预测收入。     

铁路客票系统售票组织管理自动化研究

铁路客票系统售票组织管理自动化主要研究的内容是在尽可能降低和避免人为干预的前提下实现席位发布、席位共用和复用、席位预分和席位动态调整,实现席位管理自动化、智能化,其目的在于降低劳动强度,优化席位的管理方式,实现席位在不同车站间最优化配置,为席位的合理发售提供良好的前提.     

基于层次分析法的全路客运车站等级评定研究

针对现有铁路客运车站等级评定中相关评价因素考虑不够全面,不能客观、合理地评定全路客运车站重要程度的难题,研究建立一种基于层次分析法的全路客运车站等级评定模型,综合考虑车站服务能力、资源条件、客流吸引力以及在路网中的地位等多方面因素;采集和整理全路所有客运车站的客运历史数据,使用R语言工具与数据库技术建立该模型,计算生成...