簡析基于大數據平臺的動態票額智能預分系統的研究與實現論文
從2011年起，鐵路在全路實行旅客列車票額智能預分，采用客流預測方法生成列車席位預分方案，達到了票額管理合理化、科學化、趟車效益增加，并且自預售之日起，保證始發長途票額分配合理，兼顧沿途需求，保障中間站的旅客發送，充分提高了中間站組織客流的積極性。為各鐵路局客運組織實現挖潛提效、精細化管理起到關鍵作用作用。隨著參與預分的列車不斷增多，動車組列車購票習慣的變化，現有的預分方法和實現機制也存在以下問題：
(1)鐵路列車近年來調圖頻繁，車次急劇增加，并且預售期延長，由調圖帶來的停站方案、開點變更、編組調整變化較大，導致預測計算量巨大，系統負載較重。
(2)以往的票額預分為預售期外一次預測并預分，預售期內調整完全依據人工調整，不容易及時發現問題，票額調整工作被動，且臨近開車期間銷售情況難以掌握。
因此，有必要針對參考期內席位售出情況和預售期內余票概貌等情況進行動態監測，研究票額動態預分的方法，并對預測數據、調整依據的計算進行基礎架構改造，適應海量數據變化的需要。
1鐵路客票大數據平臺的研究與實現
隨著客運歷史數據的累積，以及全國鐵路客運規模的快速擴展，全國鐵路客票歷史數據規模越來越大，數據種類也越來越多，僅僅依靠關系型數據庫進行數據的管理和操作，已經不能滿足需要。因此，以客運營銷數據為基礎，結合由客票生產系統產生的實時數據，采用開源分布式數據庫構建大數據平臺，實現鐵路客票大數據平臺的研究具有重要意義。
1.1Hadoop分布式并行處理
Hadoop是近年來炙手可熱的開源分布式并行處理框架，用戶可忽略對底層并行實現的細節高效的構建出并行的分布式程序。Hadoop主要包括2個組件：(1)與GFS類似的分布式文件系統，簡稱HDFS;(2)并行計算模型MapReduce，由JobTracker、TaskTracker等組件組成。
Hadoop的工作原理是將數據拆成片，并將每個“分片”分配到特定的集群節點上進行分析，每個數據分片都是在獨立的集群節點上進行單獨處理的，因此非常適合處理大數據量、非結構化數據。Hadoop集群的另一個特點是具有較好的可擴展性，隨著數據量的增加，集群的處理能力將會受到影響，可通過添加額外的集群節點有效地擴充集群以解決問題。Hadoop集群的并行處理能力可顯著提高計算效率，能達到實時或準實時數據處理的時效性。此外，Hadoop所需軟件為開源軟件，并能夠很好的支持商用硬件從而客運很好的控制成本，此外，Hadoop集群還具有故障容錯的優點，當一個數據分片發送到某個節點進行計算時，該數據在集群其他節點上會保留副本，即使一個節點發生故障，該策略也能保證該節點數據的副本數據正常處理。
1.2鐵路客票大數據平臺數據源
鐵路客票大數據平臺主要來源于歷史數據和實時數據兩類。歷史數據包括互聯網訂票數據、運能數據以及售票、退票、廢票和改簽數據�？推毕到y實時數據包括實時余票數據、實時存量數據以及取票軌跡數據。其中，實時余票數據從互聯網售票的余票查詢集群獲得，實時存量數據和取票軌跡數據從鐵路局中心的客票系統獲得。
客票歷史數據和客票系統實時數據通過ETL服務，進入鐵路總公司營銷數據倉庫，通過數據建模組成數據集市提供報表、查詢應用等服務;同時上述數據也進入Hadoop平臺的HDFS，數據提供Hbase和Hive兩種訪問方式。
在票額預分應用服務層中，由客流預測應用服務器從Hbase中提取預測需要的樣本數據，應用MapReduce實現客流預測算法，以實現客流預測結果。
客流預測結果通過鐵路總公司客票系統服務器實現往18個鐵路局(公司)分發。各鐵路局客票系統服務器上部署預測執行子系統，將預測結果與席位實時存量數據結合生成預分方案，對鐵路局中心席位庫進行預分操作。
2基于客票大數據平臺的票額預分系統
各鐵路局售票歷史數據通過傳輸軟件進入鐵路總公司營銷系統，實時售票數據通過數據同步技術進入到鐵路總公司營銷系統，另外，來自于互聯網售票查詢集群的余票相關數據也進入到營銷數據庫，多個渠道的數據形成所需分析的數據源，通過Hadoop平臺ETL裝置進入鐵路總公司營銷數據倉庫，在客流預測子系統中進行預測并且形成預測數據進入票額預分執行子系統，票額預分執行子系統形成預分方案通過傳輸下發到各鐵路局形成預分方案，通過票額預分執行子系統作用于席位庫，對生成的初始票額進行預分。在各鐵路局通過票額預分優化子系統對預分效果進行實時反饋，形成優化方案供鐵路局客運決策者進行調整，實現智能調整流程。
2.1客流預測子系統
客流預測子系統是該系統的核心系統。歷史數據是對未來計劃預測的重要依據，有效數據量越大、越全面，得到的預測結果也會與實際更為接近。目前，文獻中最常見的客流預測方法是外推法，該方法有很多成熟的模型，如指數平滑、ARIMA模型、非線性回歸模型、神經網絡模型等。Vlahogianni,GoliasandKarlaftis指出神經網絡在短期交通預測領域是最有潛力的技術，并且一些文獻也歸納了神經網絡的優點，如分布自由、全局最優逼近和容錯性等，還有一些學者基于神經網絡使用定量的方法建立了鐵路客運量預測模型，因此，本系統采用神經網絡構造預測模型。
2.2票額預分執行子系統
票額預分執行子系統的主要功能包括預分車次定義、預分天數定義、專家參數定義、預分方案審核、預分模板交路維護、預分方案查詢及修改、預分結果查詢等功能。其核心概念如下：
(1)預測數據。預測數據是通過Hadoop平臺的MapReduce并行預測算法計算得出的分車次數據，其存在形式為始發站—終點站(OD)客流矩陣。
(2)預分方案。預分方案是基于預測數據生成的票額分配方案，是結合實際票額情況通過票額分配算法調整而生成的實際票額OD矩陣。
(3)預分模板。預分模板是歷史預分方案經過專家經驗確定的內置預分方案。鐵路局客票管理人員可自定義預分模板。預分模板可通過經驗值人工指定，也可以通過“模板復制”功能獲取一段時間內的預分數據后，參考得出模板值。預分模板分為精確模板和模糊模板，精確模板與預分方案OD區間一致，設置了每個預分站票額的可售區間，模糊模板是對車站分組并按以遠站分塊分配票額。
(4)預分方式。由于淡旺季客流的不同，決定了預分方案的不同。一般來說按模板預分管理更加嚴謹，而按預測預分更貼近客流實際情況。針對各鐵路局淡旺季的'不同，操作員可通過此功能對預分方式進行定義。操作員可以在此查詢到本局所有車次的預分方式定義，并對相關車次的預分方式定義進行追加和刪除，并查看相對應的操作日志。
(5)預分車次分組定義。對一些具有相同管理需求的車次，操作員可以將這些車次分成一組進行統一定義，同一組內的車次可一并添加到預分方式定義中。此功能避免可避免客運管理人員對同一類車的重復定義。
預分結果記錄在預分結果表中，再回傳至票額預分優化子系統。計劃預分的數據也可以來源于鐵路局客票生產庫中的預分模板和模板交路，這樣可以得到一個相對穩定的預分方案。
2.3票額預分優化子系統
2.3.1動態票額預分
由于客票系統預售期較長，傳統的票額預分方案是基于預售期外1次預測結果生成的，預售期之內不再重新預分，因此，無法適應預售期內偶然事件的影響。從2014年開始，票額預分系統引入了動態票額預分，可在預售期內進行周期性的動態客流預測及多次動態調整，如圖6所示。以2014年6月17日為例，這一天預測子系統將產生2014年7月10日始發列車的OD客流預測，同時調整2014年6月30日和2014年6月23日的始發終到預測數據(這兩日初始預測數據分別在2014年6月8日和2014年6月1日生成)，在票額預分執行子系統中將預分2014年7月6日始發列車的席位，并對2014年6月29日和2014年6月22日始發列車的票額進行重新預分。
票額動態預分是基于客流按周變化的規律較為顯著的特點進行的。在預售期為20天時，最多通過3次預分即可達到非常滿意效果，但在預售期延長至60天的時候，由于客流變化較大，且高鐵、城際列車在開車前一日和當天的預售情況變化非常顯著，僅靠預售期之外的動態調整也不能很好的滿足預測需求，結合余票快照分析技術實現敏捷票額調整。
2.3.2敏捷票額調整
余票快照分析模塊能記錄每個時刻余票歷史截面的可售能力。由余票快照分析模塊取得的余票情況可通過圖表觀察得知，圖表的橫坐標為觀察日(觀察點)，縱坐標為對應的觀察點的余票快照數據。一條折線表示對應某一下車站的余票變化趨勢。余票波動圖用于顯示在車次、日期、席別、上車站確定的情況下，到各站的可售剩余票數隨時間的變化情況。在預售期內距離發車時間3天以外的取數時間間隔為1天，3天以內的時間間隔為1h。
2014年5月12日7:00始發的G101次列車各區間的余票消逝情況，默認為北京南—上海虹橋這一始發終到區間的余票，可得知該區間首次售完在2014年5月11日23:00。說明次日首列始發的京滬高鐵動車始發長途票在前一日晚間23:00全部售罄，由于首班高鐵旅客一般不會在開車前即買即走，而夜間高鐵旅客購票相對較少，相當于既能保證始發長途票在開車前有票可買，又能保證始發長途票及時賣完。因此該結果符合預分的初衷。若開車前始發長途票既未賣完，而沿途區間在開車前一直無票可售，則說明始發長途預留過多，因調配一些到沿途站銷售。
3結束語
實際應用中Hadoop集群使用了16臺HPDL380的服務器，操作系統是RedHat6.4，每臺服務器上安裝了JDK1.6和Intel的Hadoop穩定版IDH2.3。16臺服務器中，1臺機器作為Master節點，剩余機器作為Slave節點�？土黝A測子系統開發環境采用Eclipse，開發語言使用Java;票額預分執行子系統前臺應用采用PowerBuilder開發，與客票核心系統保持一致;預分優化子系統采用.net開發。
通過對京滬、京廣等干線經過一段時間的試用及跟蹤分析，可看出旅客發送量、客運收入都有5%以上的提升。尤其是在傳統的客運淡季，其增收的效果更為明顯。
在鐵路運輸企業改革推動下，鐵路客運業務快速發展，對新一代客票系統對票額管理精細化和智能化以及提高鐵路運輸企業效益等方面提出了更高的要求，基于大數據平臺構建了動態票額智能預分系統，形成了“預測、預分、監控、調整、再預測”的閉環流程。進一步提高了票額預分系統的可用性和有效性，為鐵路實施收益管理提供理論依據和技術儲備。
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