摘要
在分析网络化运营条件下大规模数据特征的基础上,根据业务系统的数据融合需求,提出城市轨道交通数据中心平台的分层框架和功能定位。探讨了线网管理的数据结构体系、数据仓库的递阶逻辑建模、面向运营业务决策的应用集市等构建方法,并以线网客流特征识别的业务应用为对象,提出了数据集市的关联规则挖掘原理、预测立方体在贯通多类运营评估应用的计算方法。结合某城市轨道交通数据中心建设案例,描述了基于数据仓库的搭建过程及相关业务的调用逻辑,表明了线网数据管理对跨业务系统融合数据的意义,有效地提高了运营管理效率。
Based on large datasets for network operations in urban rail transit(URT),an approach on the multilayered framework and functions of an urban rail transit data center is presented.Critical network data management technologies are also discussed,including united data structures,hierarchical logical modeling of data warehouses,decision making,and passenger behavior recognition.Then,an algorithm is proposed based on data association rules and mining principles of forecast cube for evaluation purposes.Using a URT data center as an example,it describes data warehousing and related operations and points to the value of network data management in business-systems integration and in operational efficiency.
作者
张铭
ZHANG Ming(China Institute of Computing Technologies,China Academy of Railway Sciences,Beijing 100081,China)
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2018年第3期458-468,共11页
CAAI Transactions on Intelligent Systems
基金
国家自然科学基金项目(U1334210)
北京市重点科技支撑计划项目(Z151100001315002)
关键词
城市轨道交通
数据中心
网络化运营
数据仓库
运营评估
数据挖掘
决策
指标
urban rail transit
data center
network operation
data warehouse
operational evaluation
data mining
decision making
index
