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1、湖南师范大学本科毕业论文考籍号：XXXXXXXXX姓名：XXX专业：工学交通运输论文题目：数据仓库技术在地铁交通系统中的应用指导老师：XXX二〇一一年十二月十日摘 要:介绍了将数据仓库技术应用于地铁交通系统之中,其中采用的技术及数据来源,提出一种地铁交通数据仓库的体系结构,探讨了该体系结构建立中的数据抽取与转换、元数据、中央数据库与数据集市等重要组成部分。并且通过主题、维度、粒度等概念详细研究了该数据仓库的数据组织与数据模型的建立。正确的建立地铁交通数据仓库,将为决策者制定策略与方案提供数据环境的保障,从而辅助地
2、铁交通管理者做出正确的管理决策。关键词:数据仓库;决策支持;地铁交通;体系结构;数据模型0引 言随着2008年奥运会的临近,北京的城市交通管理和规划越来越受到政府和社会的重视,交通状况将直接影响到奥运会的成功与否,同时,城市交通的管理和规划对城市的总体面貌、居民生活甚至经济发展都能产生极大的影响。城市地铁作为城市交通中的重要组成部分,在整个交通规划中起着举足轻重的作用。在城市地铁交通中,地铁列车信息、客流量等资源的分步情况对地铁交通中的交通规划、交通需求管理、交通管理等方面都起着重要的作用。因此,有必要对地铁交通
3、中的地铁列车车辆信息、各车站交通流量信息(如候乘数量、下车数量等)等数据进行处理,形成数据库系统。地铁交通各车站流量信息的准确分布信息也能给地铁营运部门做出正确的管理和规划方面的决策提供依据,而这些信息也正是地铁运行高效、及时的调度,从而既达到增加效益的经济目的又更好满足人们的乘车需求的保证。本文探讨的是充分利用现有的信息资源,在源操作型关系数据的基础上,建立基于地铁交通数据仓库的分析决策信息系统,从而辅助地铁交通管理者做出正确的管理决策。1采用的技术及数据来源1.1采用的技术简介1.1.1数据仓库技术(ＤＷ)数
4、据仓库的精确定义是:在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。它更像一种过程,是分布各处的数据整合、加工和分析的过程。而它的设计思想是建立一种体系化的数据存储环境,将分析决策所需的大量数据从传统的操作环境中分离出来,将分散的、难于访问的操作数据转换成集中统一、随时可用的信息,为管理者和决策者提供一致的分析型数据环境。有两种形式的数据环境:一是操作型数据库,主要是数据的日常操作,包括数据查询、修改等等;二是分析型数据仓库,主要解决了数据库对于数据的分析处理支持不足的缺陷,实现原有的以单
5、一数据库为中心的数据环境向数据库与数据仓库并存的体系化环境的发展。要从大量的地铁车站交通流量信息数据中探索业务需要的规律,迫切需要运用数据仓库这种模式来处理大量数据,把这些杂乱而又繁复的数据变为面向主题的、集成的、与时间相关的,最关键就是对决策者做出正确决策提供依据的有价值得信息资源,能够及时、有效为决策提供科学的决策支持。1.1.2联机分析处理技术(ＯＬＡＰ)ＯＬＡＰ(Ｏｎ-ｌｉｎｅＡｎａｌｙｔｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓ,联机分析处理)是使分析人员能够从多种角度,对从原始数据转化来的、真正为用户所理解的信息进行分析
6、,并快速获取信息的软件技术。ＯＬＡＰ实现了把企业内部数据和外部数据进行有效的集成,为企业的各层决策使用。它针对特定问题进行联机数据访问和分析,对数据的一系列交互查询过程,这些过程要求对数据进行多层次、多阶段的分析处理,获得更高的归纳信息。ＯＬＡＰ操作模式跟ＯＬＴＰ(联机事务处理)是不同的。ＯＬＴＰ主要是面向操作人员,支持日常操作,需要同时处理大量事务,每个事务处理数据量都比较小,管理的数据是原始的、细节的、是当前数据,并可随时更新,而ＯＬＡＰ则面向决策人员,支持管理需要,所以占用大量系统资源,提供多角度不同详细程
7、度查询信息,数据都是经过集成导出的、综合的、历史的,不可更新,只能周期性刷新。ＯＬＡＰ经常需要相应的底层数据结构支持,它的技术核心是以多维方式来组织数据,以多维方式来显示数据。1.1.3数据挖掘技术(ＤＭ)ＤＭ(ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ,数据挖掘),又称为数据库中知识发现(ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙｆｒｏｍＤａｔａｂａｓｅ),是一个从大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。从数据仓库的角度来看,数据挖掘可以被认为是在线分析处理(ＯＬＡＰ)的高级阶段,但是基于多种数据理论先进技术的数据
8、挖掘,其数据分析能力要远超过以数据汇总为主的数据仓库在线分析处理功能。利用数据挖掘技术可以帮助获得决策所需的多种知识。对于一个数据挖掘系统而言,它应该能够同时搜索发现多种模式的知识,以满足用户的期望和实际需要。此外,数据挖掘系统还应能够挖掘出多种层次(抽象水平)的模式知识。1.2数据来源地铁交通数据仓库主要以地铁列车管理档案数据库、交通流量信息数据库为基础,集成地铁交通信
