道路客运小件快递BSM支撑平台技术和应用

为了改善道路客运企业服务质量,提升企业IT管理能力,提出了适用于客运企业需求的道路客运小件快递BSM支撑平台.该平台通过引入先进的业务服务管理(business service management,BSM)理念,结合SNMP以及基于Web的网络管理(webbased management,WBM)等多种网络管理技术,依据道路客运企业业务内容,对企业内IT设施实施监控管理,从而提高企业IT管理的灵活性,并降低维护费用.通过一个原型系统的运行实例,表明了该平台在道路客运企业IT管理方面的可行性.     

多功能电子票务系统的设计与实现

多功能电子票务系统是一种快捷的电子网络销售服务系统，可提供全时段、全方位的票务查询和票务订购,以可靠的性能,周到的服务,方便了旅客的购票需求,提高铁路客运经营水平和服务质量。     

建设21世纪的铁路“网络”——铁道部“铁路客票发售和预订系统”建设动态

在我国每年的旅客运输中,有近10亿次旅客是经过铁路运输的,占全国旅客运输量相当大的比重,买票难、乘车难,一直是人们议论的话题,特别是改革开放以来,航空、公路运输迅猛发展,旅客运输市场竞争激烈,给铁路旅客运输带来很大冲击,在这样严峻的形势下,铁路旅客运输不得不考虑自己的出路,究竟出路在哪里?除了提高旅客列车的运行速度和改善服务环境外,实现铁路售票方式现代化已是当务之急。售票方式现代化是铁路客运改革的关键环节,为此,铁道部决定从加快推进全国铁路客票发售和预订系统为突破口,加快我国铁路客票管理和发售工作现代化步伐,从而实现铁路客运管理现代化。     

12306在线咨询服务智能应答研究

随着人工智能应用的普及,与生活相关的各种服务都在向着智能化发展,铁路客服作为旅客业务咨询的重要窗口,高效的服务能够带给旅客更优的体验。为了能够方便旅客咨询出行相关的问题,铁路12306开通了在线咨询服务。12306在线咨询服务的应答能力主要依赖于问题的检索能力,能够高效、准确地检索旅客咨询的问题是提升在线客服服务的关键。因此该文利用倒排索引技术和LSTM孪生网络提出了一种新的检索方法,首先利用倒排索引技术进行文本的预处理,可以极大地提高检索的效率;然后基于LSTM孪生网络和注意力机制构建了AT＿LSTM模型用于计算问题的相似度,并且与基于HowNet和基于词向量余弦距离的相似度算法进行了对比。实验结果表明,该检索优化方法相比HowNet和Consine+word2vec准确率都有较大的提升。智能应答检索能力的优化,提升了客运的在线咨询服务能力,铁路客运可以更好地服务旅客。     

基于铁路客运精密统计系统实现客流图的编制

针对手工绘制客流图存在的编制困难、精确度低等问题,提出基于铁路客运精密统计系统实现客流图计算机自动编制的解决方案,介绍了"铁路旅客运输流向、密度图形绘制及分析系统"的实现和应用。     

铁路客运车站静态导向标识设置的优化方案

通过分析太原铁路局管内客运车站静态导向标识的设置情况，提出了改进方案，可指导客运车站结合旅客需求和现场实际情况合理设置静态导向标识、使用无声语言为旅客及时提供导向信息和使购票、侯车、乘车、购物等更加便捷。     

TRS5.010年内5次升级——北电应用交换机助力铁路客票系统

6月中旬获悉,中国铁路客票系统采纳北电的应用交换机,为其在全国实施的客票发售与预订系统TRS5.0保驾护航,为铁路客运营销的跨越式发展提供有力的技术保障。目前北电已为郑州、西安、哈尔滨、上海和兰州铁路局等多个路局提供系统升级所需要的设备,并已完成安装调试投入运行。为了给每年大约十亿的全国旅客提供便利的购票服务,铁道部一直致力于建立一个覆盖全国铁路的高效计算机网络化的客票系统。自1996年以来,中国铁路客票发售与预订系统(TRS)在10年内完成了五次升级,大大提升了铁路售票的服务内容和质量。目前,该系统已在全国建立起18…     

高铁客运服务质量综合评价模型研究

高速铁路由于准时、快捷等因素已经成为人们出行的重要选择方式。与有线普通铁路线相比较,高铁所吸引的旅客群体主要为高中端旅客,他们在旅行需求和心理存在较大的差异。以西成高铁为例,在分析旅客旅行服务需求的基础上,建立影响西成高铁客运服务质量的主要因素,对西成高铁服务质量进行分析和评价。根据结果,对沿途主要铁路站的服务进行了排序,并提出相应的改进对策和建议。     

基于小波包与长短时记忆融合的铁路旅客流量预测模型

短期铁路客运需求量的实时精准预测可以为实时调整客运服务结构提供依据.铁路旅客流量数据具有时变性、非线性和随机波动性等特点,传统的预测模型无法精准的预测短期内的客流量.本文提出一种基于小波包分解与长短时记忆融合的深度学习预测模型（WPA-LSTM）,首先用小波包分解将原始客运量时间序列分解重构成多个不同尺度的低频和高频序列,然后分别针对各个子序列进行LSTM模型训练和预测,最后将各子序列的预测值叠加作为WPA-LSTM模型的输出.采用某高铁367天的日旅客流量数据对模型进行实验验证,并与季节性模型和基于经验模态的长短时记忆融合模型进行对比,实验结果表明,WPA-LSTM模型可有效提高铁路旅客流量预测的精度.     

图神经网络在12306黑产用户挖掘的研究

随着铁路信息化技术的高速发展以及铁路互联网售票系统的不断优化完善,12306已成为铁路客运主要的售票渠道,为旅客的出行带来了极大的便利,然而节假日部分线路供需仍存在巨大缺口,铁路客票销售市场存在巨大的牟利空间,从而也面临着网络黑色产业链的威胁。针对当前铁路12306互联网售票系统存在黑产用户抢票,倒票,囤票等问题,提出了兼顾旅客社会关系以及个体特征的黑产用户识别模型。首先基于旅客的历史购票及出行行为,从时间、空间等维度构建旅客个体特征,然后基于旅客的出行关系以及购票关系构建旅客社交网络,通过频率反映旅客社交关系强度,最后,采用图神经网络将节点个体特征以及邻居节点的特征信息线性表示为低维稠密的向量空间,将其最终旅客特征向量输入无核二次曲面支持向量机进行黑产用户识别。实验表明,综合考虑旅客社交关系以及旅客个体特征的黑产用户识别模型相对于只考虑个体特征的模型准确率有了显著的提高。     

基于近邻传播聚类的铁路客运节点类别划分

为简化旅客列车开行方案优化编制问题,采用聚类法对铁路客运节点进行类别划分。选取2014年日均旅客发送量排名前100位客运节点的相关属性数据为实例,以铁路客运节点的类别划分依据作为属性变量,首先运用分层聚类中的凝聚法对属性变量进行聚类,然后根据简化的客运节点变量指标,运用近邻传播算法对客运节点样本其进行聚类,并引用CH、KL、IGP等三种聚类有效性指标对聚类结果加以分析。研究结果表明,将100个客运节点分为5个类别时,具有最好的聚类效果,可为旅客列车开行方案的设计奠定基础。     

基于客流分配的高铁票价调整策略

针对目前高铁票价单一、客运收益率低、区段客流不均衡等问题,提出基于客流分配的高铁票价调整策略。首先,分析影响旅客出行选择行为的相关因素,构建包含经济性、快速性、便捷性和舒适性四项指标的广义出行费用函数;然后,建立兼顾高铁客运管理部门收益最大化和旅客出行费用最小化的双层规划模型,其中上层规划通过制定票价调整策略实现高铁客运收益最大化,下层规划以旅客广义出行费用最小为目标,利用区段不同车次间的竞合关系构建随机用户均衡（SUE）分配模型,同时采用基于改进Logit分配模型的相继平均法（MSA）进行求解;最后,结合案例验证了所提票价调整策略能够有效地平衡区段客流,降低旅客出行成本并在一定程度上提高客运收益。结果分析表明该票价调整策略能够为铁路客运管理部门优化票价体系、制定票价调整方案提供决策支持与方法指导。     

Predicting the passenger demand on bus services for mobile users

Public transport, especially the bus transport, can reduce the private car usage and fuel consumption, and alleviate traffic congestion. However, when traveling in buses, the travelers not only care about the waiting time, but also care about the crowdedness in the bus itself. Excessively overcrowded bus may drive away the anxious travelers and make them reluctant to take buses. So accurate, real-time and reliable passenger demand prediction becomes necessary, which can help determine the bus headway and help reduce the waiting time of passengers. Based on a large database from a real bus system, this paper aims to present a passenger demand prediction system for mobile users. The system includes a server-side bus information data stream processing and mining program and a client-side mobile application for Android smartphones. The server program continuously monitors for each bus stop the number of passengers waiting at the bus stop, the number of passengers that will pass the bus stop, as well as the traffic conditions in the area around the stop. It delivers real time bus and traffic information to mobile users via restful web services. The client-side location-based mobile application consumes these services to help mobile users make informed transportation choices. For example the availability of buses might be a deterrent when they are too crowded. However, there are three major challenges for predicting the passenger demands on bus services: inhomogeneous, seasonal bursty periods and periodicities. To overcome the challenges, we propose three predictive models and further take a data stream ensemble framework to predict the number of passengers. We develop a prototype system with different types of Android based mobile phones and comprehensively experiment over a 22-week period. The evaluation results suggest that the proposed system achieves outstanding prediction accuracy among 86,411 passenger demands on bus services, more than 78% of them are accurately forecasted.     

商场客流分析探讨及其应用研究

随着计算机技术在商业领域的普及,客流信息在商业竞争中正日益凸现其重要性.监测客流、研究客流、分析客流,形成决策,进而围绕客流进行定位,以各种手段吸引客流,最终提高企业竞争力.提出了智能化的商场客流监测系统解决方案,并在此系统的基础上对基于商场客流分析的决策支持进行了探讨.     

ITIL理念在SAP系统管理中的实践

从IT服务支持和IT服务交付两方面阐述了信息技术架构库ITIL(Information Techonology Infrastructure Library)理论,结合SAP系统的应用,提出SAP的服务管理的方法、流程标准、最佳业务实践。     

基于用户心理的铁路客车内装系统和谐性研究

发展铁路客车内装系统设计是提高铁路运输服务质量的一个重要方面。以用户心理分析为基础,统筹考虑人、设施、环境为要素的铁路客车内装系统设计,可以更好的确保达到人、机、环境系统总体性能的最优化,有效的促进铁路客车内装系统的设计工作。以实际案例为基础具体分析了和谐性在铁路客车内装设计中的运用要点,总结了基于用户心理的铁路客车内装设计方法要点。     

基于Anylogic的轨道交通换乘能力改进的研究

研究轨道交通换乘枢纽与市内其它交通方式的衔接与协调,是城市公共交通线网优化的主要内容之一。它能减少出行过程中的等待时间,缩短人们出行时间,提高公交服务质量,并保证客运交通的高效率,也能更好地促进城市轨道交通与其它交通方式的协调发展。以武汉地铁某换乘站研究对象,通过实地采集其基本设施的位置和数量、入站行人和出站行人的数量,并利用Anylogic仿真软件,建立站点的平面布置图空间模型和行人流程图。首先通过仿真软件仿真找出换乘客流瓶颈部位,其次分别对其提出改善建议并加以修改仿真模型。最终仿真结果表明,改善建议使得换乘站的换乘效率都得到提高。     

Unleashing the Power of mCRM: Investigating Antecedents of Mobile CRM Values from Managers’ Viewpoint

Mobile technology together with Internet-based electronic commerce has transformed the way businesses operate. Mobile Customer Relationship Management (mCRM) combines mobility and CRM (customer relationship management) to enable organizations to increase their business performance by delivering better products/services to their customers. Incorporating location-based information into CRM systems has created new values and business opportunities. Using location information, for example, businesses can offer more personalized and real-time location-based services (LBS) to their customers. In this study, we investigate how the IT infrastructure and LBS support of mCRM, as technical resource capabilities, and mCRM knowledge and education, as human resource capabilities, can enhance business performance of the organization by improving mCRM’s quality dimensions. We propose a research model that integrates the resource-based view (RBV) of a firm and DeLone and McLean IS success model to investigate the effects of mCRM quality dimensions on business performance. To validate the proposed research model, we collected a set of empirical data from managers in a wide range of organizations that use mCRM in South Korea. The results indicate that the IT infrastructure of an organization as a technical resource, along with mCRM users’ knowledge, as a human resource capability can significantly influence managers’ perceptions of quality along various dimensions of mCRM: customer data quality, system quality, and service quality. Consequently, improving these quality dimensions will significantly influence the performance of an organization in terms of financial performance, productivity, and customer satisfaction. The present study would help both academic and professionals to understand and improve business performance by employing the appropriate resources that can harness the full potential of mCRM.