基于大数据平台的铁路运货电子系统研究

李明东，姜飞，余晓永，胡昊东

(宿州学院信息工程学院，安徽宿州 234000)

0 引言

企业的数据信息是企业的重要资源，对数据的利用是企业发展的关键问题.本文提出基于大数据技术铁路运货电子系统研究，提高海量数据运行的效率，利用系统对铁路运货过程中产生的大量数据进行整合分析，为铁路运货部门的业务决策提供帮助.通过测试系统在性能上能更好的解决铁路运货工作上产生的问题，实现铁路运货对大量数据的信息化管理.

1 铁路运货数据的处理技术和需求分析

1.1 数据处理技术的设计

对于大数据的处理需要特殊的技术，大数据在处理过程中会进行数据采集、存储、计算和交互展示[1].分布式处理技术与DW技术就是其中两种效率很高的技术.分布式处理通过通信网络连接不同位置，不同功能或不同数据的多台计算机，并在控制系统的统一管理和控制下，协调完成大规模的信息处理任务.

DWE技术是决策支持系统和在线分析应用程序数据源的结构化数据环境.数据仓库研究并解决了从数据库获取信息的问题.数据仓库的特点是主题定位，集成，稳定和时间可变性[2].基本流程如图1所示.

图1 DWE技术基本流程

1.2 铁路运货电子系统数据的需求分析

(1)铁路运货管理信息系统可行性规划

对铁路运货数据的可行性规划能使铁路运货电子系统更好的运转.对于数据的规划要做到三方面的可行性，技术可行性、经济可行性、操作可行性.对于铁路运货电子系统，需要有着完善的功能需求，有着对系统的可行性规划[3].

(2)业务的数据需求分析

除了要有铁路运货在大数据方面的技术之外，还需要满足铁路运货业务需求分析.铁路运货电子系统为了保证运货服务的正常进行，这些服务网上交易形式催生铁路运货电子系统产生了各种各样的业务，业务分析以铁路运货电子系统的数据资源为分析对象进行分析.业务分析表如表1所示.

表1业务分析表

2 基于大数据技术的铁路运货电子系统的架构设计

2.1 铁路运货电子系统的架构整体方案分析与构思

大数据应用方案是一个较为全面的解决问题的应用方案.大数据可以分为结构化、半结构化和非结构化数据[4]，因此通过大数据应用方案可以处理更大量、更复杂的数据信息.基于大数据技术的铁路运货电子系统需要大数据分析系统的支持，铁路运货电子系统会用到大数据分析系统的部分核心功能，为数据采集和存储和数据的应用模块.这些模块的应用可以使铁路电子系统更高效的处理问题.

基于大数据技术的铁路运货电子系统架构的设计较为复杂，总体架构构图可以分成五部分设计，分为数据的来源、基本的架构、数据的存储与处理、数据的分析和信息安全维护平台，系统架构图如图2所示.

图2 铁路运货电子系统的架构

数据的来源主要是从铁路运货相关的业务进行分析抽取所需要的数据资源[5].基本的架构是所需要的软件与硬件的环境，是属于铁路运货电子系统底层基础架构.数据的存储与处理是商业数据与铁路运货数据的整合和管理，数据的分析是根据用户提出的问题进行研究分析，完善铁路运货电子系统的功能.最后信息安全维护平台主要是保障铁路运货电子系统的安全运行.

2.2 基于大数据技术的铁路运货电子系统架构的分析

铁路运货电子系统架构还需要一些物理架构与技术架构的协助.所用到的物理架构就包括硬件平台与网络拓扑图.所用到硬件平台要使大数据分析平台和铁路运货电子系统相融合，充分发挥协作能力.DWE系统与Hadoop系统[6]就是可以主选硬件设施.而技术架构是指有了DWE系统和Hadoop系统的支持，还需要这两个系统所涉及的技术支持.

3 基于大数据技术的铁路运货电子系统功能的实现与应用

3.1 二叉树期权定价模型在铁路运货电子系统里的实现

二叉树期权定价模型假价格仅在向上和向下进行波动，并且每个向上(或向下)价格波动的概率和幅度在整个检查期间保持不变.将该模型调查的持续时间分为几个阶段，根据价格的历史波动率所有可能的发展路径，由于可以提前行使权限，每个节点上的权限卡的理论价格应该是权限卡执行权限应计和折扣计算的权限卡价格较大者.三叉树的模型如图3所示.

图3 三叉树模型结构图

其中，在i时刻第j节点的期权定价为：

fi,j=max(S-xuimjdn-i-j,0)

(3.1)

采用风险中性估价公式，可得：

P=e-iΔt(p1fi+1,j+p2fi+1,j+1+p3fi+1,j+2),0≤i≤n,0≤j≤2i

(3.2)

取S=10，x=0.05，u=0.4，m=1，n=10,d=10.5，在不同n和x的情况下，计算在基于大数据技术的铁路运货电子系统下，i时刻第j节点的期权定价的概率.测试数据表如表2所示.

表2 二叉树期权定价模型测试数据表

二叉树期权定价模型[7]在基于大数据技术的铁路运货电子系统中效率得到提高，铁路运货的定价更加科学性和灵活性，避免了价格大幅波动带来的风险，能够及时的适应市场的变化.

3.2 铁路运货电子系统在运货营销方面的应用

基于大数据技术的铁路运货电子系统会将海量数据进行分模块处理，系统提供的资源库会整合各种运货数据的信息[8]，提高了运货营销方面信息的处理效率.铁路运货营销的绩效可以通过构建信息多维分析模型进行分析，本铁路运货电子系统可以为信息多维分析模型提供支持.信息记录模型表3所示.

表3 信息多维分析模型

4 总结

现在铁路运货电子系统的发展中存在一些问题，主要是对数据的管理还不够严谨.对于这些情况，通过研究大数据方面的技术，并且结合铁路运货电子系统现有的现状，提出了设计基于大数据技术的铁路运货电子系统的研究方案，将大数据技术应用到铁路运货电子系统.本文通过分析大数据相关技术，搭建铁路运货分析平台，设计基于大数据技术的铁路运货电子系统的架构.通过对二叉树期权定价模型测试系统，结果表明基于大数据技术的铁路运货电子系统更具有高效性，能够更好处理问题.由于铁路运货电子系统和大数据技术的知识面较广，本文的研究还不全面，在以后会继续努力研究.