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数据挖掘在铁路客流分析预测中的应用研究
| 论文题名： | 数据挖掘在铁路客流分析预测中的应用研究 |
| 关键词： | 数据仓库;数据挖掘;BP神经网络;铁路运输;客流分析 |
| 摘要： | 随着全国高铁的大规模建设和投入使用,乘坐火车变得更加方便快捷。但在春运、“黄金周”、节假日形成的客流高峰,的确给铁路部门的运输带来了巨大的压力。如果能通过对车站客流数据的分析,对客流高峰期的客流量和客流走势进行预测,就能很好地为管理者和技术人员制定运输方案,组织优化客流提供决策支持。而目前客流的分析预测的研究不是很充分,所做的工作仍处于初步数据统计阶段,预测方式基本上是人工化操作,耗费大量的时间和人力,物力。 本文主要对数据仓库和数据挖掘技术进行研究,应用这些技术对铁路客票发售和预订系统中的海量数据进行处理,将有效的数据挖掘技术应用于铁路客流分析,建立合理的预测分析模型,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。本文首先讨论了客流预测的现状和面临的问题,然后采用数据仓库技术设计了针对本主题的数据集市,并将数据集市中汇总的数据采用数据挖掘中的神经网络算法进行数据采样分析,建立数据分析模型进行研究和实验,为客流预测提出了一种可行的预测模型。 |
| 作者： | 黄勇 |
| 专业： | 软件工程 |
| 导师： | 董槐林 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 厦门大学 |
| 学位年度： | 2012 |
| 正文语种： | 中文 |
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