基于大數(shù)據(jù)的貨物運(yùn)輸責(zé)任時(shí)間劃分方法研究

侯吉，宋瑞，何世偉，殷瑋川

(北京交通大學(xué)綜合交通運(yùn)輸大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)交通運(yùn)輸行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100044)

隨著我國(guó)鐵路貨運(yùn)改革的不斷推進(jìn)和鐵路基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的發(fā)展，鐵路運(yùn)輸部門在貨物運(yùn)輸方面大力發(fā)展“前店后廠”模式，精簡(jiǎn)貨物承運(yùn)辦理程序，加強(qiáng)與客戶的信息溝通，努力提高貨物運(yùn)輸?shù)姆?wù)質(zhì)量。另一方面，隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和人民生活水準(zhǔn)的提高，高附加值貨物及零散白貨的貨運(yùn)需求不斷增加，對(duì)時(shí)效性的要求更加嚴(yán)格[1]。然而鐵路貨物運(yùn)輸過(guò)程中，鐵路運(yùn)輸部門的時(shí)間指標(biāo)和要求靈活性不足，缺乏對(duì)貨物運(yùn)輸全程中各車站和區(qū)段作業(yè)時(shí)間的動(dòng)態(tài)考核和評(píng)價(jià)，貨物逾期到達(dá)的問(wèn)題依然存在，成為制約鐵路提升貨運(yùn)服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵“痛點(diǎn)”。

目前，關(guān)于貨物運(yùn)輸時(shí)間的研究多為對(duì)現(xiàn)有指標(biāo)和作業(yè)流程的優(yōu)化。羅小明等[2-3]提出在新的運(yùn)輸條件和鐵路普遍提速的前提下，制定新的貨物運(yùn)到期限計(jì)算方法。韓雪松等[4]分析得出貨車在貨運(yùn)站的集散時(shí)間和技術(shù)站之間的運(yùn)送時(shí)間對(duì)全程貨物運(yùn)輸時(shí)間影響較大，并提出一系列流程優(yōu)化建議。程文毅[5]分析了貨物運(yùn)到期限的保障對(duì)貨主選擇貨運(yùn)方式造成的影響。賈玉衛(wèi)[6]主要從可靠性方面分析評(píng)價(jià)貨物送達(dá)時(shí)間。張戎等[7]等分析了時(shí)間可靠性對(duì)鐵路集裝箱運(yùn)輸?shù)挠绊憽６P(guān)于鐵路大數(shù)據(jù)應(yīng)用的研究[8-11]，大多為系統(tǒng)框架構(gòu)建和需求功能分析等，也有如Yin 等[12]提出基于云計(jì)算的鐵路“門到門”貨物運(yùn)輸產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法，但是在貨物運(yùn)輸責(zé)任劃分方面的研究較少。

綜上所述，本文針對(duì)目前在鐵路貨物運(yùn)輸責(zé)任劃分和考核評(píng)價(jià)方面研究的不足，結(jié)合云計(jì)算和大數(shù)據(jù)處理方法，通過(guò)對(duì)鐵路貨運(yùn)大數(shù)據(jù)的分析，提出了一種基于大數(shù)據(jù)的貨物運(yùn)輸責(zé)任時(shí)間劃分方法(division method of railway freight transport responsibility time based on big data，DMRFTRT)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)鐵路貨運(yùn)全程中各環(huán)節(jié)作業(yè)時(shí)間的動(dòng)態(tài)考核評(píng)價(jià)，促進(jìn)提高鐵路貨物運(yùn)輸效率和保障鐵路貨物運(yùn)輸?shù)臅r(shí)效性。

1 貨物運(yùn)輸過(guò)程分析

根據(jù)鐵路貨物運(yùn)輸組織方法[13]，貨物運(yùn)輸過(guò)程可以劃分為3個(gè)階段：始發(fā)站的發(fā)送作業(yè)階段、途中技術(shù)站和區(qū)段的運(yùn)輸階段、到達(dá)作業(yè)階段，如圖1所示。

圖1 鐵路貨物運(yùn)輸全程示意圖Fig.1 Diagram of railway freight transportation

影響貨物運(yùn)輸過(guò)程的因素眾多，主要有貨物因素、車站設(shè)備條件、區(qū)間設(shè)備條件、人為因素和其他因素等5個(gè)方面，如圖2所示。

由于貨物運(yùn)輸過(guò)程中會(huì)經(jīng)過(guò)多個(gè)車站和區(qū)段，影響因素眾多，不同地區(qū)鐵路建設(shè)水平、運(yùn)輸組織工作水平并不均衡，同時(shí)隨著近年來(lái)我國(guó)鐵路基礎(chǔ)設(shè)施不斷建設(shè)改造，車站區(qū)間能力得到釋放和改善，現(xiàn)行的貨物運(yùn)到期限計(jì)算方法作為時(shí)間指標(biāo)來(lái)組織和評(píng)價(jià)貨物運(yùn)輸狀況難以符合實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)情況，需對(duì)貨物運(yùn)輸?shù)母鳝h(huán)節(jié)加強(qiáng)監(jiān)督與責(zé)任劃分。

傳統(tǒng)貨物運(yùn)輸過(guò)程各環(huán)節(jié)時(shí)間的分配方法包括剩余時(shí)間平均分配法、均值比例分配法、蒙特卡洛仿真法[14-15]。剩余時(shí)間平均分配法，即將貨物實(shí)際送達(dá)時(shí)間與貨物運(yùn)到期限的差值平均分配到各作業(yè)環(huán)節(jié)上；均值比例分配法直接以各環(huán)節(jié)作業(yè)的均值占貨物實(shí)際送達(dá)時(shí)間均值的比例來(lái)分配貨物運(yùn)到期限；而蒙特卡洛方法則是通過(guò)查詢各作業(yè)環(huán)節(jié)的歷史數(shù)據(jù)，利用符合各作業(yè)環(huán)節(jié)時(shí)間服從的分布規(guī)律產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)，再?gòu)钠渲须S機(jī)抽取樣本，最后算出各作業(yè)環(huán)節(jié)所占比例均值，以此來(lái)進(jìn)行運(yùn)到期限時(shí)間的分配。上述的幾種貨物運(yùn)到期限時(shí)間的分配方法，主要不足有：(1)對(duì)貨物運(yùn)輸各環(huán)節(jié)作業(yè)的時(shí)間波動(dòng)性和不同環(huán)節(jié)作業(yè)時(shí)間的差異性缺乏體現(xiàn)；(2)對(duì)于鐵路部門產(chǎn)生的大量記錄數(shù)據(jù)利用不充分，其時(shí)間分配結(jié)果適用性不高；(3)傳統(tǒng)的方法分配的時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)并不是動(dòng)態(tài)的，而是一個(gè)通過(guò)計(jì)算得到的固定值，對(duì)于影響因素眾多的鐵路貨物運(yùn)輸不一定始終適用。

圖2 鐵路貨物運(yùn)輸過(guò)程影響因素Fig. 2 Influence factors of railway freight transport process

2 基于大數(shù)據(jù)的貨物運(yùn)輸責(zé)任時(shí)間劃分方法

2.1 貨車運(yùn)行軌跡大數(shù)據(jù)處理方法

據(jù)初步數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，中國(guó)鐵路總公司及各鐵路局存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)總量已經(jīng)達(dá)到10 PB的數(shù)量級(jí)[16]，鐵路貨物運(yùn)輸大數(shù)據(jù)特點(diǎn)：數(shù)據(jù)量大(volume)、數(shù)據(jù)類型和來(lái)源多(variety)、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集(velocity)、價(jià)值密度低，但通過(guò)有效利用可獲得很高的價(jià)值(value)，即具有4V特性。傳統(tǒng)的本地?cái)?shù)據(jù)處理方法受限于數(shù)據(jù)量和計(jì)算速度，而大數(shù)據(jù)分析和云計(jì)算的發(fā)展，為鐵路利用貨運(yùn)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷和提升工作水平都提供了更好的技術(shù)保證。

本文的貨車運(yùn)行軌跡大數(shù)據(jù)的處理方法基于云計(jì)算平臺(tái)。數(shù)據(jù)來(lái)源于鐵路信息系統(tǒng)中普通貨車的裝卸作業(yè)和到發(fā)運(yùn)行等記錄數(shù)據(jù)，以及路局、站名等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)字典。貨車運(yùn)行軌跡大數(shù)據(jù)處理方法主要包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)讀取、數(shù)據(jù)上傳存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)篩選匹配4個(gè)步驟，其中數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)讀取利用本地編程軟件如Java工具實(shí)現(xiàn)，數(shù)據(jù)上傳存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)篩選匹配在云計(jì)算平臺(tái)實(shí)現(xiàn)。本文中云計(jì)算平臺(tái)均使用阿里云計(jì)算服務(wù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)[17]，而將來(lái)的實(shí)際應(yīng)用中可以使用鐵路相關(guān)部門的自建云平臺(tái)。大數(shù)據(jù)處理流程見(jiàn)圖3，具體步驟如下：

(1)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)讀取。即利用Java工具對(duì)原始數(shù)據(jù)文件的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行讀取。獲得數(shù)據(jù)文件中行分隔符、列分隔符和數(shù)值類型等信息，以保證數(shù)據(jù)上傳時(shí)符合云端數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)范。

(2)數(shù)據(jù)上傳存儲(chǔ)。在云端數(shù)據(jù)庫(kù)新建與(1)中讀取出數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)符合的表格，然后利用云客戶端的MapReduce分布式上傳功能，完成原始數(shù)據(jù)上傳和存儲(chǔ)在云端數(shù)據(jù)庫(kù)中。

(3)數(shù)據(jù)清洗。由于數(shù)據(jù)在統(tǒng)計(jì)、導(dǎo)入導(dǎo)出等格式轉(zhuǎn)換時(shí)，不可避免會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)部分缺失、重復(fù)等問(wèn)題，以及存在隱藏符號(hào)、空格等，會(huì)影響數(shù)據(jù)分析，所以需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，并將格式統(tǒng)一，以方便計(jì)算分析。

(4)數(shù)據(jù)篩選匹配。去除無(wú)效數(shù)據(jù)，篩選有效信息，并通過(guò)貨物運(yùn)輸不同環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)之間的相互匹配，得到需要分析的目標(biāo)數(shù)據(jù)和結(jié)果。

圖3 基于云計(jì)算的貨車運(yùn)行軌跡大數(shù)據(jù)處理流程Fig. 3 Big data processing flow of freight transit track based on cloud computing

利用云計(jì)算平臺(tái)處理貨車運(yùn)行軌跡大數(shù)據(jù)，其計(jì)算效率有明顯優(yōu)勢(shì)。在相同硬件環(huán)境條件下，阿里云MaxCompute和本地SQL Server2008數(shù)據(jù)庫(kù)處理大數(shù)據(jù)的SQL運(yùn)算效率對(duì)比結(jié)果如表1所示，可見(jiàn)SQL語(yǔ)句越復(fù)雜或者運(yùn)算數(shù)據(jù)量越大，云計(jì)算相對(duì)于傳統(tǒng)SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)算速率優(yōu)勢(shì)越能體現(xiàn)出來(lái)。

表1 云計(jì)算與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)計(jì)算效率對(duì)比

2.2 貨物運(yùn)送責(zé)任時(shí)間劃分方法步驟

2.2.1 符號(hào)與參數(shù)說(shuō)明

本文以貨車為直接研究對(duì)象，貨物運(yùn)輸責(zé)任時(shí)間為鐵路運(yùn)輸全程中貨車在各環(huán)節(jié)應(yīng)該完成運(yùn)輸作業(yè)的最大時(shí)間。其中，始發(fā)站的站內(nèi)作業(yè)時(shí)間為貨車裝車入線開(kāi)始，至從車站開(kāi)出時(shí)止的總時(shí)間；終到站的站內(nèi)作業(yè)時(shí)間為貨車到達(dá)車站開(kāi)始，至卸車結(jié)束時(shí)止的總時(shí)間；對(duì)于貨運(yùn)OD的貨車途經(jīng)車站，站內(nèi)作業(yè)時(shí)間為出發(fā)時(shí)間與到達(dá)時(shí)間之差；區(qū)段運(yùn)行的作業(yè)時(shí)間為前一車站出發(fā)時(shí)間與后一車站到達(dá)時(shí)間之差；僅用于會(huì)車、越行的中間站和線路所，其作業(yè)時(shí)間均計(jì)入?yún)^(qū)段運(yùn)行作業(yè)時(shí)間內(nèi)。

責(zé)任保障率就是能夠在貨物運(yùn)輸責(zé)任時(shí)間范圍內(nèi)完成作業(yè)的貨車數(shù)占總數(shù)的百分比。相關(guān)符號(hào)和參數(shù)規(guī)定見(jiàn)表2。

表2 符號(hào)與參數(shù)說(shuō)明

2.2.2 貨物運(yùn)輸責(zé)任時(shí)間劃分和責(zé)任保障率計(jì)算方法

貨物運(yùn)輸責(zé)任時(shí)間劃分和責(zé)任保障率計(jì)算方法總體步驟如圖4所示。

圖4 貨物運(yùn)輸責(zé)任時(shí)間劃分和責(zé)任保障率計(jì)算總體步驟Fig. 4 The overall steps of freight transport responsibility time division and responsibility guarantee rate calculation

Step 1：確定各環(huán)節(jié)責(zé)任標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)

Step 2：劃分各環(huán)節(jié)運(yùn)輸責(zé)任時(shí)間和OD運(yùn)輸責(zé)任時(shí)間

(1)

Step3：計(jì)算各環(huán)節(jié)責(zé)任保障率

第i車站作業(yè)的運(yùn)輸責(zé)任保障率為：

(2)

第j區(qū)段的責(zé)任保障率為：

(3)

貨運(yùn)OD責(zé)任保障率為：

(4)

Step4：考核評(píng)價(jià)

綜合考慮運(yùn)輸各環(huán)節(jié)的責(zé)任保障率與責(zé)任標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)的關(guān)系，評(píng)價(jià)每個(gè)環(huán)節(jié)的作業(yè)效率變化，并且根據(jù)各環(huán)節(jié)的責(zé)任保障率與貨運(yùn)OD責(zé)任保障率之間的關(guān)系，確定對(duì)下一期數(shù)據(jù)考核的責(zé)任標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)。以車站為例，考核評(píng)價(jià)方法如下：

區(qū)段的考核評(píng)價(jià)方法與車站的考核評(píng)價(jià)方法同理。

Step5：數(shù)據(jù)更新和動(dòng)態(tài)考核

重復(fù)上述Step1～Step5，根據(jù)最新的貨運(yùn)記錄數(shù)據(jù)不斷更新數(shù)據(jù)集，及時(shí)動(dòng)態(tài)地考核評(píng)價(jià)貨物運(yùn)輸過(guò)程中各環(huán)節(jié)作業(yè)時(shí)間和效率的變化情況，研究變化原因和對(duì)應(yīng)改善措施，提高貨物運(yùn)輸組織生產(chǎn)效率。

3 算例分析

3.1 貨車運(yùn)行軌跡大數(shù)據(jù)處理

基于2017年5月1日—21日共21 d的鐵路貨車到發(fā)和裝卸車記錄數(shù)據(jù)，其中樣本貨運(yùn)數(shù)據(jù)集包括27 173 283條記錄，考核貨運(yùn)數(shù)據(jù)集包括14 029 506條記錄。

首先通過(guò)Java平臺(tái)編程讀取數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，表3和表4分別為整車貨物的貨運(yùn)裝卸記錄和貨運(yùn)到發(fā)記錄數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)，行分隔符為“/n”，列分隔符為“，”。之后在云平臺(tái)建立符合該數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)的表格，上傳并存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

表3 貨運(yùn)裝卸記錄數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)

表4 貨運(yùn)到發(fā)記錄數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)清洗主要包括3個(gè)方面：第一，處理不規(guī)則字符，排除字符干擾，例如數(shù)據(jù)文件中String類型的數(shù)據(jù)含有雙引號(hào)和未顯示的空格，則需用split_part函數(shù)和trim函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗；第二，轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型以方便計(jì)算，例如貨運(yùn)原始數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)類型均為String類型，而時(shí)間計(jì)算需要用到Datetime類型，故需將進(jìn)行時(shí)間數(shù)值運(yùn)算的數(shù)據(jù)由String類型轉(zhuǎn)換為Datetime類型；第三，清理無(wú)效數(shù)據(jù)，由于原始數(shù)據(jù)中可能存在記錄不全、缺失、錯(cuò)誤或者重復(fù)的無(wú)效數(shù)據(jù)，需設(shè)置限制條件，以保證數(shù)據(jù)的可靠性。

數(shù)據(jù)篩選匹配，即是根據(jù)分析的OD不同，在數(shù)據(jù)庫(kù)中篩選目標(biāo)數(shù)據(jù)，并匹配計(jì)算時(shí)間分布特征：第一，在云平臺(tái)上對(duì)裝卸數(shù)據(jù)和到發(fā)數(shù)據(jù)的匹配和篩選，主要利用mapjoin等函數(shù)，選取目標(biāo)數(shù)據(jù)，得到每輛貨車在各車站、區(qū)段的到發(fā)時(shí)間、停留狀態(tài)、裝車卸車等情況；第二，對(duì)篩選出的目標(biāo)數(shù)據(jù)，計(jì)算其數(shù)學(xué)特征，如在車站和區(qū)段的停留時(shí)間、裝卸作業(yè)時(shí)間等，并統(tǒng)計(jì)經(jīng)過(guò)某一車站或區(qū)段的所有貨車作業(yè)時(shí)間分布，如平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)等。

貨車運(yùn)行軌跡大數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)上述云計(jì)算處理后，根據(jù)貨車數(shù)據(jù)篩選分析，發(fā)現(xiàn)僅在京廣線上樣本貨運(yùn)數(shù)據(jù)集中裝卸貨車的OD有195對(duì)，表5中列出了部分裝卸貨車的OD，并計(jì)算出了其中同一OD間按照相同停站方案運(yùn)送的貨車數(shù)。

表5 樣本貨運(yùn)數(shù)據(jù)集京廣線部分裝卸貨車的OD及貨車數(shù)

3.2 貨物運(yùn)輸責(zé)任時(shí)間劃分方法分析

3.2.1 貨物運(yùn)輸責(zé)任時(shí)間劃分和責(zé)任保障率計(jì)算

基于云計(jì)算平臺(tái)的數(shù)據(jù)篩選匹配結(jié)果，考慮到論文篇幅有限，所以選擇京廣線上衡陽(yáng)北—大朗運(yùn)輸區(qū)段停站方案相同的貨車記錄為例，驗(yàn)證本文提出的貨物運(yùn)輸責(zé)任時(shí)間和責(zé)任保障率計(jì)算方法。

表6 衡陽(yáng)北—大朗運(yùn)輸區(qū)段各站段樣本貨運(yùn)數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)分析

Step2：根據(jù)劃分各環(huán)節(jié)運(yùn)輸責(zé)任時(shí)間和OD運(yùn)輸責(zé)任時(shí)間的方法，可以求得運(yùn)輸中各環(huán)節(jié)貨物運(yùn)輸責(zé)任時(shí)間和貨運(yùn)OD的貨物運(yùn)輸責(zé)任時(shí)間，如表7所示；

Step3：根據(jù)公式(2)～(4)，求得各環(huán)節(jié)的責(zé)任保障率和貨運(yùn)OD運(yùn)輸責(zé)任保障率，如表7所示；

表7 運(yùn)輸責(zé)任時(shí)間劃分和責(zé)任保障率計(jì)算結(jié)果

Step4：根據(jù)責(zé)任保障率與責(zé)任標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)的關(guān)系，對(duì)作業(yè)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，并確定下一考核周期的責(zé)任標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)，如表8所示。

Step 5：數(shù)據(jù)更新。樣本貨運(yùn)數(shù)據(jù)集更新為2017年5月8日—21日的貨運(yùn)數(shù)據(jù)，考核貨運(yùn)數(shù)據(jù)集更新為2017年5月22日—28日的貨運(yùn)數(shù)據(jù)。不斷根據(jù)最新的貨物運(yùn)輸記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)輸各環(huán)節(jié)的責(zé)任時(shí)間劃分和評(píng)價(jià)，可以反映作業(yè)效率的波動(dòng)，以及時(shí)調(diào)整運(yùn)輸組織方式，保障作業(yè)效率。

3.2.2 與傳統(tǒng)時(shí)間分配方法的對(duì)比分析

根據(jù)鐵路總公司貨物承運(yùn)辦法計(jì)算，衡陽(yáng)北—大朗普通整車貨物的運(yùn)到期限為3 d，即4320 min，基于m=1考核周期時(shí)的樣本貨運(yùn)數(shù)據(jù)集和考核貨運(yùn)數(shù)據(jù)集，分別用剩余時(shí)間分配法和均值比例分配法計(jì)算各環(huán)節(jié)的分配時(shí)間和保障率，結(jié)果如表9所示，不同時(shí)間分配方法各環(huán)節(jié)的保障率對(duì)比如圖5所示。

可以看出，這兩種時(shí)間分配方法的缺點(diǎn)是由于不考慮站段之間作業(yè)的差異性和作業(yè)時(shí)間的波動(dòng)性，不符合實(shí)際作業(yè)規(guī)律，所以不同環(huán)節(jié)的保障率差異較大。如剩余時(shí)間分配法中，馬壩站內(nèi)作業(yè)時(shí)間、江村—大朗的區(qū)段作業(yè)時(shí)間分配時(shí)間大于該環(huán)節(jié)的最大時(shí)間，保障率都等于100.00%，說(shuō)明分配時(shí)間偏大，而在始發(fā)站衡陽(yáng)北、終到站大朗和途中編組站江村保障率明顯偏小，說(shuō)明分配時(shí)間偏小；同理均值比例法中衡陽(yáng)北—郴州區(qū)段、江村站內(nèi)保障率偏小，說(shuō)明分配時(shí)間偏小。而貨物運(yùn)輸責(zé)任時(shí)間劃分方法的保障率則能夠保持在90.00%左右，說(shuō)明不存在作業(yè)時(shí)間劃分明顯偏大或者偏小的情況，更適合作為考核評(píng)價(jià)的指標(biāo)。

表9 傳統(tǒng)時(shí)間分配法的責(zé)任保障率

圖5 不同時(shí)間分配方法各環(huán)節(jié)保障率對(duì)比Fig. 5 Comparison of responsibility guarantee rate in different time distribution methods

4 結(jié)論

本文對(duì)鐵路貨物運(yùn)輸責(zé)任時(shí)間計(jì)算方法進(jìn)行研究，設(shè)計(jì)了基于大數(shù)據(jù)的貨物運(yùn)輸責(zé)任時(shí)間劃分方法，提出了貨物運(yùn)輸全程責(zé)任時(shí)間和責(zé)任保障率的概念，并通過(guò)算例驗(yàn)證了該方法的有效性和可適性，得到以下結(jié)論：

(1)利用云計(jì)算平臺(tái)，對(duì)海量鐵路貨車運(yùn)行軌跡大數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、清洗、篩選分析等操作，能夠節(jié)省本地空間，大大提高數(shù)據(jù)管理和處理效率及準(zhǔn)確性，降低鐵路企業(yè)的工作成本和提升工作效率。

(2)通過(guò)貨物運(yùn)輸責(zé)任時(shí)間劃分和責(zé)任保障率的計(jì)算，能夠給對(duì)鐵路貨運(yùn)全程各環(huán)節(jié)劃分責(zé)任時(shí)間，并評(píng)價(jià)各環(huán)節(jié)作業(yè)效率，且能夠根據(jù)貨車運(yùn)行軌跡大數(shù)據(jù)反映的實(shí)際情況，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地排除不同作業(yè)條件下歷史數(shù)據(jù)對(duì)現(xiàn)在運(yùn)輸狀態(tài)評(píng)價(jià)的干擾，動(dòng)態(tài)調(diào)整考核標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)，有利于改進(jìn)貨物運(yùn)輸組織工作保障水平。

(3)不同于傳統(tǒng)的貨物運(yùn)到期限時(shí)間分配方法，本文提出的方法能夠體現(xiàn)各環(huán)節(jié)作業(yè)時(shí)間的差異性和波動(dòng)性，考核方法具有更好的可適性和應(yīng)用前景，為鐵路貨運(yùn)責(zé)任劃分提供了很好的研究新思路。

針對(duì)貨物運(yùn)輸責(zé)任時(shí)間劃分的研究，根據(jù)不同列車、不同貨物種類，在鐵路運(yùn)輸全程中對(duì)作業(yè)時(shí)間要求存在的差異性進(jìn)行精細(xì)分析，是未來(lái)的研究和應(yīng)用的方向之一。