基于数据仓库的铁路货票数据分析决策支持系统

把数据仓库、数据挖掘技术运用到DSS中去,以数据仓库作为货票分析底层的数据源,再配合模型技术和各种数据挖掘技术,发挥数据仓库挖掘技术在决策支持方面的长处。在此基础上,文章探讨了基于数据仓库的铁路货票数据分析决策支持系统(RFDAS)的实现。     

抓货票 促货运 多拉快跑——铁路货票信息系统的实现

铁路运输的主要任务是满足货物运输,铁路货票信息的管理也因此而产生。如何保证铁路货运安全、迅速、准确?请注意本文对铁路货票系统的论述。什么是铁路货票、货票信息系统? 铁路货票是是货物运输凭证,分为:国内普通货票、国际联运货票、水陆联运货票和军运后付货票等。它印有固定号码,分甲、乙、丙、丁四联复写式票据。分别是留在发站以备存查;上报分局运输收入检查室供收入审核和统计工厂进行精密     

铁路货票数据的知识发现

铁路货票蕴含着极为丰富的信息资源,它是铁路生产经营管理的重要基础数据。该文从3个方面对货票数据进行了知识挖掘。运用集合理论构造关系数据库特征关联模型,描述了特征规则知识的表达,提出了算法,并对实际的货票数据进行了知识挖掘,分析了知识对营销的启示;运用聚类知识挖掘模型,从货物运距、货物运价号和客户对公司的收入贡献等方面探讨了货运市场的细分,挖掘出来的知识明确了铁路货运目标市场的选择;运用ARIMA模型对货票数据进行了季节性知识挖掘,用1999年—2005年的历史数据估算2006年的货运量。     

数据仓库技术在铁路信息共享中的应用

简要介绍了数据仓库的知识 ,分析了当前铁路信息系统共享存在的问题并对铁路信息进行了分类 ,最后着重从数据仓库主题和元数据介绍了数据仓库在处理铁路静态信息中的应用。     

数据仓库技术在铁路客运智能统计分析系统中的应用

针对现阶段对客运数据的简单加工和报表查询,已经不能满足铁路企业对运输决策、经营分析的需要情况,提出基于数据仓库技术的解决方案,介绍了数据仓库在"铁路客运智能统计分析系统"的实现和应用。     

在IBM PC/XT机上实现中西文兼容铁路货票审核系统

一、系统结构及功能概述随着我国社会主义经济的繁荣发展,.铁路货运量迅速扩大,传统的利用人工处理票据的方法显然适应不了铁路运输的发展的需要。中西文兼容货票审核系统的研制成功,解决了铁路运输发展与收入部门定员不足的矛盾。     

26亿造就世界之最

铁道部投资26亿元建设的运输管理信息系统(TMIS)生产全过程,是铁路信息化的核心系统,由多个子系统构成。该系统被世界银行专家称之为世界铁路最复杂、最庞大的铁路运输管理信息系统。在 TMIS 网络平台上,建设了多个子系统,包括:运输统计分析、运输调度管理、车站综合管理、确保信息管理、货票信息管理、货运销售与技术计划、大节点货车追踪管理、集装箱追踪管理、货车使用费清算等。     

数据挖掘在铁路客流分析预测中的应用①

应用数据仓库和数据挖掘技术,以铁路客票发售和预订系统为研究主体,将有效的数据挖掘技术应用于铁路客流分析,采用神经网络思想,建立了一个基于BP神经网络模型的客流分析预测模型,为客运部门合理安排运能、科学组织管理提供了准确的决策信息和先进的预测手段。     

铁路客运智能管理

6月7日获悉:中铁时代科技有限责任公司正在与IBM公司紧密合作,运用IBM的数据仓库、数据挖掘技术及中间件产品加紧研制“全国铁路客运营运管理系统”。     

铁路运输统计分析系统的设计与实现

建立基于数据仓库及OLAP分析服务技术的铁路运输统计分析系统可以更有效地实现跨平台数据集中、以及铁路运输统计信息分析决策支持,是铁路信息化建设的重要组成部分.本分析系统将不同时期的各种运输统计系统,自1998年南昌局建局后独立统计以来的数据做为源数据,通过提取、转化和加载完成数据清洗,转化为有效、完整、可用的数据仓库中的数据,为铁路运输生产的分析决策提供数据支持.采用Sybase IQ数据仓库,选择MicrosoftAnalysis Manager作为OLAP分析服务,生成多维数据集,通过Excel数据透视表作为前端展示工具,建成铁路运输统计分析系统,辅助企业运输生产决策.     

数据仓库的特征、应用类型和实施方法

简要总结了数据仓库的特征 ;介绍了数据仓库的三种应用类型 ;探讨了数据仓库应用的三种实施方法 ;对比分析了各种数据仓库应用类型的优劣 ,阐明了不同数据仓库实施方法的特点 ,说明了合理选择数据仓库类型、正确运用数据仓库实施方法的重要性     

采购决策支持系统数据仓库技术的研究

通过对决策支持系统和数据仓库技术的研究,提出了基于数据仓库的采购决策支持系统,并针对医院药品流通领域的特点设计了采购决策支持系统数据仓库模型。主要研究了数据仓库中的数据组织和设计数据仓库的关键技术,最后给出了数据仓库模型的设计方案     

数据仓库与数据挖掘的关系及其安全性问题

数据仓库与数据挖掘是当今新的技术热点,数据仓库是一种解决数据使用的高效技术,数据挖掘为之提供了更好的决策支持和服务,同时促进了数据仓库技术的发展.从数据仓库的相关技术和体系结构分析展开研究,分析了数据挖掘与数据仓库的关系,重点阐述了数据仓库的安全性问题,展望了数据仓库未来的研究方向.数据仓库和数据挖掘二者既相互结合、共同发展,又相互影响、相互促进.数据仓库越来越广泛地运用到各个领域中,成为企业获得竞争优势的关键武器.     

数据仓库与数据挖掘的关系及其安全性问题

数据仓库与数据挖掘是当今新的技术热点,数据仓库是一种解决数据使用的高效技术,数据挖掘为之提供了更好的决策支持和服务,同时促进了数据仓库技术的发展。从数据仓库的相关技术和体系结构分析展开研究,分析了数据挖掘与数据仓库的关系,重点阐述了数据仓库的安全性问题,展望了数据仓库未来的研究方向。数据仓库和数据挖掘二者既相互结合、共同发展,又相互影响、相互促进。数据仓库越来越广泛地运用到各个领域中,成为企业获得竞争优势的关键武器。     

基于用户的数据仓库参考模型研究

为了使数据仓库的建立更加快捷有效,对数据仓库参考模型的建立问题进行了研究.对现有数据仓库参考模型进行了分析,指出基于数据的数据仓库参考模型和基于目标的数据仓库参考模型有着各自的不足,提出了一个基于用户需求的数据仓库参考模型;该模型以用户需求为基础,以企业的业务流程为指导,使得数据仓库建立后有更好的适应性和稳定性.又对用户需求的获取进行了探讨,给出了一个获取用户需求的有效方法,用一个实例验证了提出的数据仓库参考模型的有效性.     

数据处理新技术--数据仓库

本文从数据仓库产生的背景入手,阐述了数据仓库的含义及应当作为数据仓库的体系结构,重点介绍了数据仓库系统的基本组成和主要特征,数据仓库的自项向下／自下而上的开发方式,数据仓库应用实例,实现数据仓库关键技术及研究方向。     

实时数据仓库体系架构的研究

传统数据仓库由ODS(Operational Data Store)、数据仓库、数据集市和BI工具组成.实时数据仓库扩展了传统数据仓库的适用范围,能给企业提供关于日常战术操作的技术支持.该文讨论了实时数据仓库的几种体系实现,并同传统数据仓库体系进行了比较和分析.通过对需求、技术、性能等方面的分析,提出了比较可行的实时数据仓库体系结构.     

基于Web的分布式数据仓库体系结构的研究*

随着数据仓库技术的发展,人们对数据仓库体系结构研究的兴趣越来越浓厚,数据仓库体系结构选取是否合理,将直接关系到整个数据仓库的成败。在分析客户机、服务器数据仓库体系结构的基础上,将XML、智能Agent技术引入到数据仓库中,提出了一种基于Web的分布式数据仓库体系结构。     

Web数据仓库的异步迭代查询处理方法

数据仓库信息量的飞速膨胀对数据仓库提出了巨大挑战.如何提高Web环境下数据仓库的查询效率成为数据仓库研究领域重要的研究问题.对Web数据仓库的体系结构和查询方法进行了研究和探讨.在分析几种Web数据仓库实现方法的基础上,提出了一种Web数据仓库的层次体系结构,并在此基础上提出了Web数据仓库的异步迭代查询方法.该方法充分利用了流水线并行技术,在Web数据仓库的查询处理过程中不同层次的结点以流水线方式运行,并行完成查询的处理,提高了查询效率.理论分析表明,该方法可以有效地提高Web数据仓库的查询效率.     

铁路运输最短径路计算的若干问题

读了施要武、徐明保同志《电子计算机制定铁路运输物资的最优调运方案》一文后,受益非浅。文中论述了二站之间的最短里程计算,并对四川、陕西两省境内的铁路网物资调运方案作了计算。最短径路及最短里程问题不仅在物资调运方案中遇到,在铁路货票的核算、审核以及精密统计工作中也要遇到。应用电子计算机计算三站之间最短里程的方法如果推广到全国整个铁路网,则将具有更为广泛的使用价值。由于整个铁路网比起局部地区来情况要复杂,势必带来若干特殊的问题。本文准备