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铁路行车组织数据分析系统的设计与实现

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  摘要:本文先在对象结构设计和数据结构设计相关方面,对铁路行车组织数据分析系统的设计结构进行总结,进而在数据提取、挖掘分析算法与实现技术相关基础上,分析和阐述铁路行车组织数据分析系统的实现技术。
  [关键词]铁路行车组织数据分析系统设计
  铁路运行是非常复杂的过程,列车运行时会受到各种因素影响。铁路行车组织是铁路运输中十分关键的构成部分,是铁路综合使用各项技术设备,对列车运行进行合理安排,以此实现乘客与货物运输的一种计划性工作。其工作内容主要有车站技术、车流组织、调度等相关方面的工作。从这些方面就可以看出,铁路行车组织是非常繁杂的工作。在信息技术和数字技术的发展下,铁路作为我国交通运输中的关键构成部分,其有必要将数据技术和信息技术使用在其中,建设行车组织数据分析的系统,以此让组织工作更加方便快捷。因此,对铁路行车组织数据分析系统进行研究有一定现实意义。
  1铁路行车组织数据分析系统设计
  在对铁路行车组织数据分析系统进行设计时,其中设计模块主要有以下几种:
  1.1数据库功能
  这个模块要考虑到行车组织的主要工作内容,将铁路的运行作为基础,将列车行驶、装卸和机车牵引的过程作为基础,设计数据存储模型。在其中需要兼顾到系统延展性,要将需要数据存储系统与架构作为基础,以此来使用不同的处理模式。
  1.2对象和结构的设计
  在行车组织系统的设计中,主要针对的对象是车站、区间和列车三个部分。其中的列车与区间是静止性的,而列车则是动态性的。在设计时,车站的类型相对发展,其重点在于明确信號灯、进路彼此之间关系。在这种情况下可以使用一个超类,也就是节点为道岔、信号灯以及轨道电路区段是父类。节点类具备的属性是节点标识号与节点类型码等。而进路则在设计中使用链表示。
  1.3数据结构设计
  列车、车站和区间三者之间的关系要在计算机中经过关系属性来呈现。就比如行车组织中最重要的调度而言,比如列车在计划达到(出发)时间和实际达到与出发时间,列车在车站使用的进路等。在设计数据结构时,要想明确谁是主线。若是车站是主线,则就能够确定经过某个城战所有列车与相关关系属性。而若是将列车作为主线,则就能够确定列车经过所有车站和关系属性。调度系统中,经过将列车与车站作为主线做好操作。
  总之,系统在设计时要结合行车组织工作的实际内容进行,要确定好分析的对象,将实际工作的流程和内容融入到系统中。只有经过这种方式,才能够有效地提升系统设计质量,使其可以在铁路的组织工作中充分发挥作用,提升工作质量。
  2铁路行车组织数据分析系统实现技术
  对于整个数据分析系统而言,要想将其有效地使用在铁路行车组织工作中,系统还必须具备以下技术,才能够实现系统的价值,发挥其作用。
  2.1数据提取
  保障数据一致性是数据挖掘工作主要内容,同时也是数据抽取过程关键所在。就以系统中行车调度系统为例,其中数据字典经常使用了不一样的编码形式,比如车站字典在运输管理系统中使用了电报码方式,但是调度系统中却使用了独立的编码形式。因此在整个系统技术中,需要提供一种编码转化方式,以免出现不一致现象出现。在这其中,调度系统中数据通常会因为范围广而分解成单独单元来管理,比如列车运行线常常被划分成很多调度单元。在划分中,各个单元之间的联系被隔断,从而无法实现对列车的分析。乘客列车因为规律性和准时性的特点,可以进行运行线连贯和晚点统计。对运送货物列车而言,系统需要从中获得车次、计划达到和出发的时间等,然后依据计划台和行调台关系,使用此列车车次、始发站与到达出发时间在相关的系统中搜索列车信息。因为货物列车行驶路径和时间跨度都很大,所以匹配时会搜索2天内的所有数据。
  2.2挖掘分析算法
  此系统对数据的挖掘分析,主要目标在于使用历史数据,对列车、货车在行车组织中会发生的情况进行预测,并且对各个因素怎样影响结果的进行描述。所以,在其中可以使用决策树算法。这种算法形成的分类规则容易理解,精准率很高,所以选用这个算法来分析和挖掘。在使用此算法时,属性选择十分关键,其能够直接决定算法分析性能结果。依据评价目标,选用各个分析目标属性可以从以下几个例子中进行:比如评价目标是列车晚点,则属性就是列车的种类,途径的站数、里程以及始发站、结束站。若是评价目标为列车兑现,则属性则是货车类型、始发站、取向等。若是评价目标是货车周转时间,则属性就是车辆归属情况,编组站、装车站、卸车站、解体站,以及所有里程和货车时间等。
  2.3实现技术
  在系统实现过程中,在JAVA语言的基础上开发一组数据抽取程序,在后台中自动运行。练级分析处理后台工作,经过对开源项目使用,将其使用在管理多维分析数据,从数据库到多维逻辑模型反应其中的关系。为了便于操作者运用和查询,数据呈现方式一般是B/S模式。系统使用JQuery组件,在相应的框架基础上使用显示功能,经过后台工作,将服务器连接起来,以此动态产生查询界面。选择分析模型之后,经过统计指标与维度,才能够生产相应的报表。数据挖掘使用开源学习组件,一直使用三个月数据做好模型训练,在保障样本规模情况系下,也更加契合其中的变化,同时把模型输出结果转化成调度员比较熟悉的内容。在实现过程中,其工作流程是首先确定对象,定义模型。然后是定义ETL后台程序工作时间与参数,在系统中抽取相关的分析数据。
  3结束语
  行车组织工作是铁路运行中的重要内容,因为工作的复杂性与系统性,所以需要设计一款有关于行车组织数据分析系统。在设计系统时,要明确分析的对象,设计好数据结构。将系统使用在工作中时,还需要使用到数据抽取、挖掘分析算法等相关的技术,以此充分发挥系统在行车组织中的作用。经过对此系统的使用,可以让铁路的组织工作更加高效,从而促使铁路的稳定运行。
  参考文献
  [1]佚名.铁路行车技术作业时间标准仿真验证系统研究与设计[J].铁道运输与经济,2018,v.40:No.466(08):63-68.
  [2]田锐,刘俊,贺义勇。铁路行车安全信息系统设计探讨[J].铁道运输与经济,2015,37(05):32-37.
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