对铁路运输决策支持系统关键技术研究
摘要：铁路运输一项非常复杂的工程，这其中存在着战略、管理和生产3个层次全系列的决策活动。建立良好的铁路运输决策支持系统的关键就是要做好数据的共享、整理和输出工作，使得能够获取的海量数据能够成为铁路运输决策的基础和依据。传统的信息管理系统经过发展衍生出了决策支持系统，目前铁路决策支持系统架构中对于信息进行整理储存的的数据仓库技术以及在此基础上对数据进行分析预测的数据挖掘技尤为关键。本文对这两种技术在铁路运输决策支持系统里的应用进行了梳理，以期提高铁路运输的经济效益和社会效益。
关键词：铁路运输；决策支持系统；数据仓库；数据挖掘
中图分类号：U292.12；TP3111
文献识别码：A
文章编号：1001-828x（2016）036-000354-01
20世纪90年代起，铁路运输管理信息系统（TMIS）的发展开始走向正轨，如今在铁路运输三个层次的许多方面都可以看到铁路运输管理信息系统的应用。在票务工作、铁路运输生产管理、铁路运输计划规划、车辆管理、货运信息整理等各个方面，铁路信息管理系统都有所应用。但由于各类系统是各自独立的，形成了一个个数据孤岛，使得数据共享成为一个问题，这也对运输的决策活动造成障碍。因此建立良好的铁路运输决策支持系统的关键就是要做好数据的共享、整理和输出工作，使得能够获取的海量数据能够成为铁路运输决策的基础和依据。
一、铁路运输决策支持系统架构
决策支持系统（Decision Support systems，简称Dss）是20世纪70年代，在传统的管理信息系统（Management Information Systems，简称MIsl的基础上形成和发展起来的。目前铁路决策支持系统架构中对于信息进行整理储存的的数据仓库技术以及在此基础上对数据进行分析预测的数据挖掘技尤为关键。
铁路运输决策支持系统的功能包括数据的管理和存储、信息查询和输出、运输绩效分析、市场需求分析和预测、违规行为判断和客户关系管理等。具体系统架构分为数据源、数据存储与管理、OLAP服务和前端工具与应用四部分。其中数据源主要由三大部分的信息组成：第一部分是经济指标、货票信息、车号识别信息、货运营销系统信息；第二部门是调度系统、货车追踪系统、集装箱系统的系统信息；第三部分为十八点统计、精密统计的统计信息。数据存储与管理主要指的就是数据仓库，数据源产出的信信息通过摘取、整理、加载、刷新等储存在数据仓库内，并根据维度对数据进行划分形成数据集市...
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