鐵路行車組織數據分析系統的設計與實現

韓嵩

摘要：本文先在對象結構設計和數據結構設計相關方面，對鐵路行車組織數據分析系統的設計結構進行總結，進而在數據提取、挖掘分析算法與實現技術相關基礎上，分析和闡述鐵路行車組織數據分析系統的實現技術。

[關鍵詞]鐵路行車組織數據分析系統設計

鐵路運行是非常復雜的過程，列車運行時會受到各種因素影響。鐵路行車組織是鐵路運輸中十分關鍵的構成部分，是鐵路綜合使用各項技術設備，對列車運行進行合理安排，以此實現乘客與貨物運輸的一種計劃性工作。其工作內容主要有車站技術、車流組織、調度等相關方面的工作。從這些方面就可以看出，鐵路行車組織是非常繁雜的工作。在信息技術和數字技術的發展下，鐵路作為我國交通運輸中的關鍵構成部分，其有必要將數據技術和信息技術使用在其中，建設行車組織數據分析的系統，以此讓組織工作更加方便快捷。因此，對鐵路行車組織數據分析系統進行研究有一定現實意義。

1鐵路行車組織數據分析系統設計

在對鐵路行車組織數據分析系統進行設計時，其中設計模塊主要有以下幾種：

1.1數據庫功能

這個模塊要考慮到行車組織的主要工作內容，將鐵路的運行作為基礎，將列車行駛、裝卸和機車牽引的過程作為基礎，設計數據存儲模型。在其中需要兼顧到系統延展性，要將需要數據存儲系統與架構作為基礎，以此來使用不同的處理模式。

1.2對象和結構的設計

在行車組織系統的設計中，主要針對的對象是車站、區間和列車三個部分。其中的列車與區間是靜止性的，而列車則是動態性的。在設計時，車站的類型相對發展，其重點在于明確信號燈、進路彼此之間關系。在這種情況下可以使用一個超類，也就是節點為道岔、信號燈以及軌道電路區段是父類。節點類具備的屬性是節點標識號與節點類型碼等。而進路則在設計中使用鏈表示。

1.3數據結構設計

列車、車站和區間三者之間的關系要在計算機中經過關系屬性來呈現。就比如行車組織中最重要的調度而言，比如列車在計劃達到（出發）時間和實際達到與出發時間，列車在車站使用的進路等。在設計數據結構時，要想明確誰是主線。若是車站是主線，則就能夠確定經過某個城戰所有列車與相關關系屬性。而若是將列車作為主線，則就能夠確定列車經過所有車站和關系屬性。調度系統中，經過將列車與車站作為主線做好操作。

總之，系統在設計時要結合行車組織工作的實際內容進行，要確定好分析的對象，將實際工作的流程和內容融入到系統中。只有經過這種方式，才能夠有效地提升系統設計質量，使其可以在鐵路的組織工作中充分發揮作用，提升工作質量。

2鐵路行車組織數據分析系統實現技術

對于整個數據分析系統而言，要想將其有效地使用在鐵路行車組織工作中，系統還必須具備以下技術，才能夠實現系統的價值，發揮其作用。

2.1數據提取

保障數據一致性是數據挖掘工作主要內容，同時也是數據抽取過程關鍵所在。就以系統中行車調度系統為例，其中數據字典經常使用了不一樣的編碼形式，比如車站字典在運輸管理系統中使用了電報碼方式，但是調度系統中卻使用了獨立的編碼形式。因此在整個系統技術中，需要提供一種編碼轉化方式，以免出現不一致現象出現。在這其中，調度系統中數據通常會因為范圍廣而分解成單獨單元來管理，比如列車運行線常常被劃分成很多調度單元。在劃分中，各個單元之間的聯系被隔斷，從而無法實現對列車的分析。乘客列車因為規律性和準時性的特點，可以進行運行線連貫和晚點統計。對運送貨物列車而言，系統需要從中獲得車次、計劃達到和出發的時間等，然后依據計劃臺和行調臺關系，使用此列車車次、始發站與到達出發時間在相關的系統中搜索列車信息。因為貨物列車行駛路徑和時間跨度都很大，所以匹配時會搜索2天內的所有數據。

2.2挖掘分析算法

此系統對數據的挖掘分析，主要目標在于使用歷史數據，對列車、貨車在行車組織中會發生的情況進行預測，并且對各個因素怎樣影響結果的進行描述。所以，在其中可以使用決策樹算法。這種算法形成的分類規則容易理解，精準率很高，所以選用這個算法來分析和挖掘。在使用此算法時，屬性選擇十分關鍵，其能夠直接決定算法分析性能結果。依據評價目標，選用各個分析目標屬性可以從以下幾個例子中進行：比如評價目標是列車晚點，則屬性就是列車的種類，途徑的站數、里程以及始發站、結束站。若是評價目標為列車兌現，則屬性則是貨車類型、始發站、取向等。若是評價目標是貨車周轉時間，則屬性就是車輛歸屬情況，編組站、裝車站、卸車站、解體站，以及所有里程和貨車時間等。

2.3實現技術

在系統實現過程中，在JAVA語言的基礎上開發一組數據抽取程序，在后臺中自動運行。練級分析處理后臺工作，經過對開源項目使用，將其使用在管理多維分析數據，從數據庫到多維邏輯模型反應其中的關系。為了便于操作者運用和查詢，數據呈現方式一般是B/S模式。系統使用JQuery組件，在相應的框架基礎上使用顯示功能，經過后臺工作，將服務器連接起來，以此動態產生查詢界面。選擇分析模型之后，經過統計指標與維度，才能夠生產相應的報表。數據挖掘使用開源學習組件，一直使用三個月數據做好模型訓練，在保障樣本規模情況系下，也更加契合其中的變化，同時把模型輸出結果轉化成調度員比較熟悉的內容。在實現過程中，其工作流程是首先確定對象，定義模型。然后是定義ETL后臺程序工作時間與參數，在系統中抽取相關的分析數據。

3結束語

行車組織工作是鐵路運行中的重要內容，因為工作的復雜性與系統性，所以需要設計一款有關于行車組織數據分析系統。在設計系統時，要明確分析的對象，設計好數據結構。將系統使用在工作中時，還需要使用到數據抽取、挖掘分析算法等相關的技術，以此充分發揮系統在行車組織中的作用。經過對此系統的使用，可以讓鐵路的組織工作更加高效，從而促使鐵路的穩定運行。

參考文獻

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